Cours de data science avec Python - en présentiel
2.995,00 EUR
- 35 hours
Maîtrisez l’art de transformer les données en puissants insights business avec la formation certifiante Data Science avec Python. Ce programme immersif et pratique est conçu pour vous faire passer de bases solides en Python à des techniques avancées de data science, afin de vous permettre d’analyser de grands volumes de données, de construire des modèles prédictifs et de communiquer des insights qui orientent des décisions concrètes sur le terrain.
Fonctionnalités clés
Langue
Supports de cours en anglais
Niveau
Programme structuré du niveau débutant au niveau avancé
Plus de 35 heures de formation dirigée par un instructeur
Plus de 70 heures de temps d’étude recommandé
60 heures de devoirs et d’évaluations
36 heures de séances de pratique concrète
6 projets concrets pour un apprentissage pratique
Revues de code et retours d’experts du secteur
Demander une confirmation de date !
Attestation de fin de programme incluse
Résultats d’apprentissage
À la fin de ce programme, vous serez capable de :
Fondamentaux de Python
Travaillez avec Anaconda et comprenez les concepts fondamentaux de Python, notamment les types de données de base, les chaînes de caractères, les expressions régulières, les structures de données, les boucles et le contrôle de flux.
Fonctions et POO en Python
Créez des fonctions définies par l’utilisateur, utilisez des expressions lambda et appliquez des concepts de programmation orientée objet tels que les classes et les objets.
Gestion et manipulation des données
Importer et exporter des jeux de données, et effectuer une analyse de données avec la bibliothèque Pandas.
Probabilités et statistiques
Explorez les principaux concepts statistiques, notamment la distribution des données, la probabilité conditionnelle et les tests d’hypothèse.
Techniques statistiques avancées
Apprenez des méthodes telles que l’ANOVA, la régression linéaire, le développement de modèles et la réduction de dimensionnalité.
Modélisation prédictive
Comprendre comment évaluer les modèles, mesurer les performances et résoudre les problèmes de classification.
Prévision de séries temporelles
Travailler avec des séries chronologiques, leurs composantes et les techniques de prévision les plus couramment utilisées.
Chronologie du cours
Introduction à la science des données
Leçon 1
- Qu'est-ce que la data science ?
- Paysage de l’analytique des données
- Cycle de vie de la science des données
- Outils et technologies
Maîtriser Python
Leçon 2
- Configuration de Python (Anaconda)
- Types de données, chaînes de caractères, boucles, instructions de contrôle
- Expressions régulières et structures de données
- Fonctions définies par l’utilisateur et fonctions lambda
- Notions de base de la programmation orientée objet
- Importation de jeux de données
- Manipulation de données avec Pandas
- Visualisation de données avec Matplotlib, Seaborn, ggplot
Probabilités et statistiques
Leçon 3
- Répartition des données et notions statistiques
- Probabilité conditionnelle
- Test d'hypothèse
Statistiques avancées
Leçon 4
- Analyse de la variance (ANOVA)
- Régression linéaire
- Techniques de modélisation
- Réduction de dimensionnalité
Modélisation prédictive
Leçon 5
- Mesures d’évaluation des modèles
- Techniques de classification
- Optimisation des performances
Prévision de séries temporelles
Leçon 6
- Données de séries temporelles et leurs composantes
- Techniques de prévision
- Lissage exponentiel
Projets de synthèse et projets réels
Leçon 7
- Concevez des modèles de ML pour de vrais problèmes métier
- Déployer des solutions dans des environnements de production
- Projets prêts pour le portfolio
Qui devrait s’inscrire à ce programme ?
Prérequis
Aucune condition préalable n’est nécessaire. Des connaissances de base en programmation sont utiles. Une certaine familiarité avec les mathématiques et les statistiques est bénéfique mais non obligatoire.
Développeurs Python intermédiaires
Développeurs logiciels
Analystes de données et data scientists
Professionnels de l’automatisation et du scripting
Étudiants et passionnés de technologie
Professionnels en transition de poste
Déclarations
Licences et accréditation
Le cours est proposé conformément à l’Accord du programme partenaire et respecte les exigences de l’Accord de licence.
Politique d’équité
Nous encourageons les candidats à contacter l’AVC pour obtenir des conseils et un accompagnement tout au long du processus d’aménagement.
Foire aux questions
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