Formation Python pour la data science
Programme Python pour la data science
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, 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
Prochaine date
Voir nos calendriers des formations
Durée
3 jours
Référence Formation
4-PY-RPF
Objectifs
Vous familiariser avec les environnements de développement en Python
Acquérir les bases de la programmation en Python pour traiter, visualiser et modéliser les données
Acquérir les bases de la programmation en Python pour traiter, visualiser et modéliser les données
Public
Data scientist, data analyst et toute personne désireuse de se former à l'univers scientifique de Python
Pré-requis
Connaissances de base de la programmation
Connaissances de base de techniques de statistiques
Nombre minimum de stagiaire : 4
Nombre maximum de stagiaire : 8
Moyens pédagogiques
Accueil des stagiaires dans une salle dédiée à la formation équipée d’un vidéo projecteur, tableau blanc et paperboard ainsi qu’un ordinateur par participant pour les formations informatiques.
Positionnement préalable oral ou écrit sous forme de tests d'évaluation, feuille de présence signée en demi-journée, évaluation des acquis tout au long de la formation.
En fin de stage : QCM, exercices pratiques ou mises en situation professionnelle, questionnaire de satisfaction, attestation de stage, support de cours remis à chaque participant.
Formateur expert dans son domaine d’intervention
Apports théoriques et exercices pratiques du formateur
Utilisation de cas concrets issus de l'expérience professionnelle des participants
Réflexion de groupe et travail d'échanges avec les participants
Pour les formations à distance : Classe virtuelle organisée principalement avec l’outil ZOOM. Assistance technique et pédagogique : envoi des coordonnées du formateur par mail avant le début de la formation pour accompagner le bénéficiaire dans le déroulement de son parcours à distance.
Centre de Formation Marseille - Toulon
Calendriers De Formations
