Python pour la data science
- Référence GKBDPYT
- Durée 3 jour(s)
Modalité pédagogique
Classe inter en présentiel Prix
EUR2,290.00
hors TVA
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Modalité pédagogique
La formation est disponible dans les formats suivants:
-
Classe inter en présentiel
Formation délivrée en inter-entreprises. Cette méthode d'apprentissage permet l'interactivité entre le formateur et les participants en classe.
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Résumé
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Ce cours permet l’utilisation du langage Python pour le Machine Learning. La première partie de la formation concerne une introduction à Python et présente les commandes de base de ce langage. La deuxième partie concerne l’utilisation des librairies de Python qui permettent l’analyse des données et la réalisation de modèles prédictifs.
Prochaines dates
Haut de pagePublic
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Toute personne qui est intéressée par une prise en main rapide du langage Python dans le domaine de la data science.
Objectifs de la formation
Haut de page- Connaître les bases de la programmation Python pour la data science
- Connaître les librairies Python pour la data science
- Connaître les grandes familles de modèle de Machine Learning
- Savoir choisir le bon modèle de Machine Learning en fonction de la problématique
- Savoir créer un modèle prédictif avec Python
- Savoir évaluer la performance d’un modèle prédictif avec Python
Programme détaillé
Haut de page- Introduction
- Pourquoi utiliser Python pour l’analyse des données ?
- Python versus R
- Les librairies python pour la data science
- NumPy, pandas, matplotlib, Scikit-learn ..
- Jupyter notebook
- Les bases du langage Python
- Les opérations de base
- Les structures de contrôle
- Les fonctions
- Les classes
- Les fichiers
- Les exceptions
- Python pour l’analyse des données
- Calcul scientifique avec NumPy
- Préparation des données avec pandas
- Visualisation avec matplotlib
- Modèles Prédictifs avec scikit-learn
- Modèles statistiques
- Modèles automatiques et Machine Learning
Pré-requis
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Une expérience en programmation serait un plus.
Pré-requis recommandés :
Bon à savoir
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Modalités et moyens pédagogiques : démonstrations, cas pratiques, synthèse et évaluation des acquis
