Informatique

Python pour la data science

Python pour la data science

Réf 4-LC-PYTDS
Durée 3 jours

Objectifs

Cette formation a pour objectif de vous familiariser avec les environnements de développement en Python, acquérir les bases de la programmation en Python pour traiter, visualiser et modéliser les données.

Infos

Sessions à venir

13 mar-15 mar 2023
19 jun-21 jun 2023
18 oct-20 oct 2023

Certifications :

Nous consulter

Programme

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, sorties simples
  • 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 de test
  • 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

En savoir +

Prérequis

Connaissance de base de la programmation
Connaissance de base de techniques de statistiques

Moyens pédagogiques

Réflexion de groupe et apports théoriques du formateur
Travail d'échange avec les participants sous forme de réunion-discussion
Utilisation de cas concrets issus de l'expérience professionnelle
Validation des acquis par des questionnaires, des tests d'évaluation, des mises en situation et des jeux pédagogiques.
Alternance entre apports théoriques et exercices pratiques (en moyenne 30 à 50%)
Remise d'un support de cours.

Possibilité de certification

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