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Python Data Science avec Python

Date de mise à jour :
Identifiant Offre Info : 10_26104029F
Organisme responsable : Vivaneo (ouvre dans un nouvel onglet)

Nouvelle recherche

Présentation de la formation

Objectifs

  • Comprendre les fondamentaux de la Data Science
  • Maîtriser le langage Python pour l'analyse de données
  • Manipuler, nettoyer et préparer des données
  • Réaliser des analyses exploratoires de données
  • Utiliser les principales bibliothèques Python de Data Science
  • Créer des visualisations pertinentes
  • Mettre en œuvre des modèles statistiques et de machine learning
  • Interpréter et communiquer les résultats d'analyse

Programme de la formation

Module 1 : Introduction à la Data Science et à Python Concepts clés de la Data Science Environnement de travail Python (Anaconda, Jupyter Notebook) Rappels sur les bases du langage Python Module 2 : Manipulation et préparation des données Structures de données Python Introduction à NumPy Manipulation de données avec Pandas Nettoyage, transformation et préparation des jeux de données Module 3 : Analyse exploratoire des données Statistiques descriptives Détection des valeurs…

Module 1 : Introduction à la Data Science et à Python
  • Concepts clés de la Data Science
  • Environnement de travail Python (Anaconda, Jupyter Notebook)
  • Rappels sur les bases du langage Python
Module 2 : Manipulation et préparation des données
  • Structures de données Python
  • Introduction à NumPy
  • Manipulation de données avec Pandas
  • Nettoyage, transformation et préparation des jeux de données
Module 3 : Analyse exploratoire des données
  • Statistiques descriptives
  • Détection des valeurs aberrantes
  • Analyse de corrélations
  • Études de cas pratiques
Module 4 : Visualisation des données
  • Principes de la data visualisation
  • Bibliothèques Matplotlib et Seaborn
  • Création de graphiques adaptés aux analyses
Module 5 : Introduction au Machine Learning
  • Concepts fondamentaux du Machine Learning
  • Apprentissage supervisé et non supervisé
  • Mise en œuvre avec Scikit-learn
  • Évaluation des modèles
Module 6 : Projet Data Science
  • Analyse complète d'un jeu de données réel
  • Choix des méthodes et modèles
  • Interprétation et présentation des résultats

Validation et sanction

  • Être capable d'analyser et d'exploiter des données avec Python
  • Construire des visualisations claires et pertinentes
  • Appliquer des modèles de machine learning simples
  • Interpréter et communiquer des résultats d'analyses de données
  • Être autonome sur un projet Data Science de base à intermédiaire

Type de formation

Non certifiante

Niveau de sortie

Sans niveau spécifique

Durée, rythme, financement

Durée

En centre

35 h

Financement

Conventionnement
Oui
Financeur
  • Entreprise

    Programme : Accessible en formation professionnelle continue hors alternance

Conditions d'accès

Public visé

  • Tout public

Niveau d'entrée

Sans niveau spécifique

Conditions spécifiques et prérequis

Connaissances de base en informatique Notions de mathématiques et de statistiques appréciées Aucune expérience préalable en Data Science n'est obligatoire

Lieu de réalisation de l'action

Modalités d'enseignement

Formation entièrement en présentielle

Adresse

15 Boulevard de Brosses
21000 Dijon

Responsable : Chez Startway Coworking

Périodes prévisibles de déroulement des sessions

Début

Fin

Adresse d'inscription
28 Rue du Chemin Vert
75011 Paris 11e
État du recrutement
Ouvert
Modalités
Entrées / Sorties à dates permanentes