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Formation Big Data – Python pour l’analyse de données


  • BDP
  • Durée : 3 jours
  • Tarif : 1690 € HT

93%

Taux de satisfaction clients
(sur 1033 évaluations du 19/05/21 au 18/01/23)

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Objectifs

Savoir utiliser les principaux outils de traitement et d’analyse de données pour Python
Être capable d’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

Public

Développeurs en Python

Dernière mise à jour

Programme mis à jour le 17 juin 2022
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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 via notre centre d’examen. Cela vous assurera que vous disposez des connaissances nécessaires pour suivre la formation dans des conditions optimales.

Notre formateur

La formation est animée par un professionnel de l’informatique et de la pédagogie. Il est en veille technologique permanente et possède plusieurs années d’expérience sur les produits, technologies et méthodes enseignés.

Travaux pratiques

Nos formations comprennent de nombreux travaux pratiques pour un meilleur apprentissage (60 % de pratique). Elles peuvent être personnalisées pour répondre à vos besoins (contenu, dates, rythme...).

A distance / Classe virtuelle

En classe virtuelle, vous êtes en totale immersion avec le groupe et participez à la formation dans les mêmes conditions que le présentiel : cours théorique, travaux pratiques, échanges en temps réel avec le formateur et les autres stagiaires…

Un cadre Maîtrisé

3 à 6 participants maximum par session pour respecter les objectifs et résultats attendus et pour permettre la réalisation de tous les ateliers pratiques dans de bonnes conditions.
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Des formations d'excellence, éligibles CPF, disponibles en distanciel, et animées par des consultants experts passionnés par leur métier.
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modules

Les Modules
de formation

Module 1
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

Module 2
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

Module 3
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

Module 4
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

Module 5
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

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