Python pour la Data Science

2 jours II Code CNCP : 2234 II Certif info : 93835

/Python pour la Data Science

Cette formation vous introduira au langage de programmation Python dans le cadre de la data science.

Vous allez savoir qu’est ce que la data science et quel est le rôle de Python dans la science des données, vous aborderez un certain nombre d’opérations de base et procéderez à la collecte, la manipulation et la visualisation de différents types de données.

Ensuite vous allez aborder les notions du Machine Learning et du Deep Learning. Vous découvrirez des outils et des bibliothèques dédiés comme NumPy, Pandas, Matplotlib et TensorFlow.

Les objectifs de la formation Python pour la Data Science

A l’issue de la formation «Python pour la Data Science», les apprenants auront les capacités de :

  • Connaître les notions de base de la data science
  • Comprendre le rôle de Python dans la science des données,
  • Maîtriser les opérations de base
  • Savoir faire la la collecte, la manipulation et la visualisation de différents types de données
  • Connaître les notions du Machine Learning et du deep learning
  • Connaître outils et des bibliothèques dédiés comme NumPy, Pandas, Matplotlib et TensorFlow
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Les prérequis de la formation Python pour la Data Science

  • Connaissances en algorithmique
  • Connaissances en un langage de programmation structuré (C, VB, Java…)

Vous n’avez pas les prérequis nécessaires pour la formation Python pour la Data Science? Contactez-nous pour étudier ensemble un parcours sur mesure et garantir ainsi la réussite de votre projet.

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Le public de la formation Python pour la Data Science

La formation certifiante «Python pour la Data Science», s’adresse à tout public salarié, demandeur d’emploi ou en reconversion professionnelle, notamment :

  • Directeurs/chefs de projet ou responsable métier
  • Responsable système d’informations
  • Développeurs informatiques
  • Consultants en business intelligence
  • Ingénieurs d’étude, de recherche et développement
  • Architecte système et logiciel
  • Consultants techniques
  • Consultants business
  • Statisticiens et Mathématiciens
  • Data scientist (analyse de données) ou Data miner (fouilleur des données)
  • Tout développeur ou informaticien souhaitant développer des compétences en analyse de données et BIG DATA
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Contenu de la formation
Python pour la Data Science

  • Python pour la data science
  • Comprendre l’importance de la data science
  • Expliquer le choix de Python
  • Installation de Python

Opérations basiques avec Python

  • Opérations basiques sur les listes
  • Opérations avancées sur les listes
  • Les dictionnaires
  • Les compréhensions

Chargement et préparation des données

  • Intérêt du prétraitement de données
  • Chargement des fichiers Excel et CSV
  • Chargement d’un fichier JSON
  • Interrogation d’une base de données SQL Server
  • Concaténation de différentes sources de données
  • Fusion de différentes sources de données
  • Manipulation des données manquantes
  • Maîtrise des statistiques descriptives avec NumPy
  • Maîtrise des statistiques descriptives avec Pandas

Manipulation des données

  • Différents types de données
  • Manipulation des données quantitatives avec NumPy
  • Techniques d’encodage
  • Manipulation des données textuelles avec Pandas
  • Manipulation des données textuelles avec NLTK
  • Utilisation des séries temporelles
  • Manipulation des images

Atelier pratique

  • Découvrir les bases de la visualisation de données
  • Matplotlib
  • Seaborn
  • Bokeh
  • Aller plus loin avec Matplotlib

Initiation au Web scrapig

  • Web scraping
  • Exploration d’un document HTML avec Beautiful Soup
  • Objets Tag et NavigableString
  • Aller plus loin avec le web scraping
  • Pratique du web scraping

Initiation aux algorithmes de machine learning

  • Régression linéaire
  • Mise en œuvre la régression linéaire
  • Algorithme SVM
  • Utilisation de l’algorithme SVM
  • Classification naïve bayésienne
  • Pratique de la classification naïve bayésienne
  • Algorithme des k-moyennes
  • Utilisation de l’algorithme des k-moyennes
  • Analyse en composante principale PCA

Deep learning avec Keras et TensorFlow

  • Définition du Deep learning
  • Concepts du deep learning
  • TensorFlow
  • Keras
  • Compréhension et préparation des données
  • Déploiement du modèle

Atelier Pratique

Une attestation d’assiduité sera délivrée après la validation de toutes les compétences du module Python pour la Data Science.

Modalités De Formations

Python pour la Data Science

La formation certifiante Python pour la Data Science est disponible en 3 modalités : E-learning tutoré, Blended Learning et en présentiel.

FOAD / E-Learning tutoré

La formation certifiante Python pour la Data Science est disponible en e-learning ou à distance tutoré. Vous serez accompagné par un formateur / Tuteur tout au long de la formation.

Blended-Learning

La formation Python pour la Data Science est disponible en Blended learning.
La partie apprentissage se déroule en e-learning, et les projets fil rouge en présentiel.

Présentiel

Le module de formation Python pour la Data Science est disponible en présentiel ou en distanciel. La formation sera animée par un formateur à distance ou en classe.

Financement et Éligibilité

de la formation Python pour la Data Science

CPF

CPF « Compte Personnel de Formation.

VAE

VAE: Validation des Acquis de l’Expérience.

AIF

AIF : Aide Individuelle à la Formation par Pôle Emploi.

CPF de transition

CPF de transition pour une Reconversion Professionnelle.

Contrat PRO

Contrat d’alternance ou de Professionnalisation.

POEc

Préparation Opérationnelle Emploi Collective.

PDC

Plan de Développement de Compétences de l’entreprise.

AFPR

Action de Formation Préalable à l’Embauche.

POEi

Préparation Opérationnelle Emploi Individuelle.

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