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Formation Python pour la Data Science

Cette formation vous permettra d'utiliser le langage Python pour le traitement de données. Formez-vous à l'utilisation des librairies populaires comme Numpy ou Scikilearn et apprenez à manipuler et visualiser de grands ensembles de données grâce à un code à la fois concis et de qualité.
  • le 12/12/2022 à Paris
  • le 12/12/2022 à Distance
Prixà partir de
1850 €HT
RéférenceAF33043
Durée3 jours
Public Analystes, Développeurs, Ingénieurs
PrérequisConnaissances basiques en programmation, en statistiques et en probabilité.
TP50%

Plan de Formation Python pour la Data Science

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 et Matplotlib

Les librairies Numpy et MatPlotLib

Spécificités de la programmation scientifique et analyse statistique
Présentation de Numpy et MatPlotLib
Structure des données librairies
L’Indexing, le slicing, l’iterating
Les structures et les propriétés sous Numpy et MatplotLib
Les fonctions spéciales

Machine Learning en Python grâce à Scikitlearn

Présentation, modélisation linéaire et prévision,
Extraire des caractéristiques et savoir les prétraiter
Réduire la dimensionnalité avec l’Analyse des Composants Principaux (PCA)
Analyse de régression linéaire, multilinéaire, polynomiale, logistique et régularisation
Classification avec Scikitlearn
Classification supervisée
Classification non supervisée et régression avec arbres de décision

Maîtrise de Scikitlearn

Analyse en composantes principales
Analyse régressive
K-means clustering
Train / Test et validation croisée
Méthodes bayésiennes
Arbres de décision et forêts aléatoires
Régression multivariée
Modèles multiniveaux
Support des Machines Vectorielles (SVM)
Apprentissage par renforcement

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

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PrérequisConnaissances basiques en programmation, en statistiques et en probabilité.
Travaux pratiques50%
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