Transformation des données : passer de R à Python pour les équipes techniques — Financement OPCO possible | urbanspray
Transformation des données : passer de R à Python pour les équipes techniques propose un chemin balisé, du premier module au certificat.
Cette formation professionnelle accompagne vos collaborateurs habitués à R dans la transition vers Python. L'objectif est de leur fournir les clés pour reproduire leurs analyses et traitements de données existants dans un environnement moderne, scalable et interopérable. À travers des cas concrets inspirés de vos processus métiers, les participants apprendront à traduire leurs scripts R en Python, à exploiter les bibliothèques équivalentes et à optimiser leurs pipelines de données.
Objectifs
- Traduire des scripts R en Python de manière autonome", "Identifier et utiliser les bibliothèques Python équivalentes à R", "Optimiser des workflows de données après migration", "Détecter les pièges courants lors du passage de R à Python", "Adapter ses pratiques aux standards industriels du Python"]
Programme
[{"module": "Introduction et principes de migration R vers Python", "content": "Comparaison des écosystèmes R et Python pour les données. Présentation des outils clés : Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn. Étude des similitudes et différences structurelles entre les langages.", "duration_hours": 1.5}, {"module": "Traduction de scripts R vers Python", "content": "Conversion pas à pas de scripts R courants (import/export de données, manipulations, statistiques). Exercices pratiques sur des extraits de code issus de projets réels. Focus sur la syntaxe et les fonctionnalités similaires.", "duration_hours": 2}, {"module": "Bibliothèques équivalentes et alternatives", "content": "Démonstration des bibliothèques Python remplaçant des packages R (ex : dplyr → Pandas, ggplot2 → Seaborn/Plotly).
Modalités
- Durée : 1 jour (7 heures)
- Format : presentiel
- Tarif : Sur devis , finançable OPCO
Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).