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Parcours complet

8 modules pour devenir Data Analyst opérationnel

Module 0

Introduction & Installation

Anaconda, Jupyter, Python

Module 1

Bases de Python

Variables, boucles, fonctions

Module 2

NumPy

Calcul numérique vectorisé

Module 3

Pandas

Manipulation de données

Module 4

Nettoyage de Données

Valeurs manquantes, outliers

Module 5

Visualisation

Matplotlib & Seaborn

Module 6

Analyse EDA

Insights & corrélations

Module 7

Projet Final

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📊 Ventes par ville — live

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analyse_ventes.ipynb

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

 

df = pd.read_csv('ventes_koryxa.csv')

df = df.drop_duplicates()

 

ca = df.groupby('produit')['total']

.sum().sort_values()

 

ca.plot(kind='barh')

plt.title('CA par produit')

plt.show() ✓ Graphique généré

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