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united-kingdom

Python pour la data science

4-PY-PYTDS
4-PY-PYTDS
Durée : 3 jour(s)
soit 21 heures
Prix : 1800 €
Programmes
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
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
Prérequis
Connaissances de base de la programmation
Connaissances de base de techniques de statistiques
Profil des participants
Data scientist, data analyst et toute personne désireuse de se former à l’univers scientifique de Python
Dates des prochaines sessions :
Du 11 au 13 mars 2024
Du 17 au 19 juin 2024
Du 16 au 18 octobre 2024
Vous familiariser avec les environnements de développement en Python
Acquérir les bases de la programmation en Python pour traiter, visualiser et modéliser les données
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
Data scientist, data analyst et toute personne désireuse de se former à l’univers scientifique de Python
Connaissances de base de la programmation
Connaissances de base de techniques de statistiques

Formateur expert dans le domaine

  • 1 ordinateur par stagiaire, 1 support de cours par stagiaire (version papier ou numérique), 1 stylo et un bloc-notes par stagiaire
  • Vidéoprojecteur et tableau blanc
  • Feuille d’émargement à la demi-journée, questionnaire de satisfaction stagiaire, évaluations des acquis tout au long de la formation, attestation de stage
  • Éligible au CPF avec passage de certification TOSA ou PCIE (en option)

En amont de la formation

  • Audit par téléphone par nos commerciaux et formateurs
  • Tests d’auto-positionnement avant l’entrée en formation par le biais de questionnaire

Au cours de la formation

  • Exercices pratiques et mises en situation professionnelle pour valider la compréhension de chaque notion abordée dans le programme de cours.

En fin de formation

  • Validation des acquis par le formateur ou via un questionnaire renseigné par les stagiaires
  • Evaluation qualitative par les participants à l’issue de la formation via un questionnaire de satisfaction accessible en ligne
  • Une attestation de fin de formation reprenant les objectifs de formation est également remise aux stagiaires puis signée par le formateur

Modalités d’inscription

  • Inscription possible jusqu’à la veille de la formation, sous réserve de places disponibles, en nous contactant au 01 56 59 33 00 ou par mail formation@sii.fr

Modalités particulières

  • Nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Renseignez-vous auprès de notre référente handicap au 01 56 59 33 00 ou par mail pedagogie@sii.fr
Du 11 au 13 mars 2024
Du 17 au 19 juin 2024
Du 16 au 18 octobre 2024

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