Informatique

Les bases du langage Python

• Introduction à Python
• Les différents environnements de développement
• Les structures / propriétés / fonctions spéciales
• La Programmation Orientée Objet (POO)
• La bibliothèque standard

Python : langage avancé

• Algorithmes et complexité
• Principaux modules et fonctions
• Lecture et écriture des données
• Filtrage, sélection, transformation, calcul, agrégation, jointure, sortie simple
• Apprendre à manipuler les librairies NumPy, Matplotlib et Pandas

La visualisation de données avec matplotlib & seaborn

• Revue des différents types de graphiques

Apprentissage et analyse statistique avec scikit learn & statsmodels

• Revue des techniques
• Gestion des ensembles d’apprentissage et des tests
• Évaluation des modèles

Algorithmique pour la Data Science

• Algorithmes et complexité
• Principaux algorithmes de machine learning
• Parallélisation, sérialisation
• Puzzles algorithmiques
• Algorithmes probabilistes
• Algorithmes supervisés et non supervisés
• Clustering pour les recommandations
• Deep Learning pour les recommandations
• Machine Learning, algorithmes accélérés