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Formation Big Data – Python pour l’analyse de données (individualisée et personnalisée)


  • BDP
  • Durée : 3 jours
  • Tarif : 1350 € HT

96%

Taux de satisfaction clients
(sur 1392 évaluations du 19/05/21 au 22/04/24)

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Objectifs

A l’issue de la formation le participant sera capable de :
Savoir utiliser les principaux outils de traitement et d’analyse de données pour Python
Extraire des données d’un fichier et les manipuler
Apprendre à mettre en place un modèle d’apprentissage simple

Prérequis

Maîtrise de la programmation Python
Un entretien en amont avec notre expert permet de prendre en compte le profil de chaque participant (niveau, objectifs et résultats attendus, contexte professionnel, enjeux…)

Cette formation ne peut être financée que dans le cadre d’un projet d’entreprise (prise en charge entreprise ou OPCO). Les dossiers à financement personnel et CPF ne sont pas pris en compte.

Public

Développeurs en Python

Dernière mise à jour

Programme mis à jour le 14 mars 2024
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Bon à savoir

Evaluez votre niveau

Pour vous aider à bien choisir votre formation, nous vous proposons soit un entretien avec le formateur soit un test d’évaluation. Cela vous assurera que vous disposez des connaissances nécessaires pour suivre la formation dans des conditions optimales.

Formations modulables

Toutes nos formations sont disponibles en présentiel comme en distanciel, en mode coaching individuel ou en groupe de 3 à 6 participants maximum.

Travaux pratiques

Nos formations comprennent de nombreux travaux pratiques pour un meilleur apprentissage (60 % de pratique). Nous proposons également de travailler sur vos données pour une meilleure expérience.
modules

Les Modules
de formation

Module1
POSITIONNEMENT PYTHON

Besoins des data-scientist : calculs, analyse d’images, machine learning, interface avec les bases de données
Apports de python : grande variété d’outils, expertise dans le domaine du calcul scientifique
Tour d’horizon des outils : pandas, agate, bokeh, scikit-learn, pybrain, tensorflow, keras, mxnet, caffe

Module2
CALCULS ET GRAPHIQUES

NumPy : Base du calcul sur des tableaux
SciPy : Scientific Tools for Python, couche scientifique
Manipulation de tableaux, fonctions mathématiques
Représentation graphique avec basemap et matplotlib
Mise en oeuvre de SciPy/NumPy : manipulation d’images, détection de contours

Module3
MANIPULATION DE DONNÉES RELATIONNELLES

NumPy : Base du calcul sur des tableaux
SciPy : Scientific Tools for Python, couche scientifique
Manipulation de tableaux, fonctions mathématiques
Représentation graphique avec basemap et matplotlib
Mise en oeuvre de SciPy/NumPy : manipulation d’images, détection de contours

Module4
MANIPULATION DE DONNÉES RELATIONNELLES

Pandas : manipulation de tables de données
Tableaux avec Pandas : indexation, opérations, algèbre relationnelle
Stockage dans des fichiers : CSV, h5py, netCDF
Comparaison et performances Pandas / NumPy

Module5
MACHINE LEARNING ET DEEP LEARNING

Présentation de TensorFlow, scikit-learn, keras, mxnet, caffe
TensorFlow : principe de fonctionnement, plates-formes supportées, distribution, APIs fournies en standard, modèles d’apprentissage
Projet scikit-learn : classification, régression, validation de modèles prédictifs
Démonstrations avec les modèles fournis par scikit-learn
Positionnement et comparaison avec Keras, mxnet, caffe

Les prochaines
sessions de formation

Sur demande
Vous souhaitez organiser cette formation à une date spécifique ?Contactez-nous en remplissant le formulaire ci-dessous
29 avril 2024
17 juin 2024
12 août 2024
30 septembre 2024

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