Durant cette formation Python pour la Data Science, vous apprendrez à maîtriser les principales librairies Python servant au traitement, à la manipulation, à la visualisation, et à l'analyse de données.

Cette formation Python s'adresse à tout-public, sans pré-requis si ce n'est être à l'aise à l'idée de programmer quelques lignes de code (pas forcément Python - un langage qui se comprend et s'apprend très rapidement pour quelqu'un de familier avec la programmation), et qui souhaitent devenir maître de l'analyse et la manipulation de données.

A l'issue de cette formation Python pour la data science, les participant·es seront capables d'utiliser les principales librairies Python essentielles en data science (NumPy, Pandas, scipy, matplotlib, seaborn, scikit-learn...), et repartirons avec l'ensemble des cours, des exercices et leurs corrigés (sous format Jupyter Notebook).

Covid-19: Nous restons ouverts. Cette formation est disponible à distance.
🇺🇸 This training is also available in English

Les objectifs

• Apprendre à structurer la résolution d'un problème de data science
• Maîtriser l'essentiel du langage Python et de ses librairies pour s'attaquer à n'importe quel problème "data"
• Comprendre les bases de l'apprentissage automatique (Machine Learning) et être capable d'appliquer ces techniques à de nouvelles situations

Pré-requis

• Avoir des notions d'algorithmie et de programmation
• Être à l'aise avec les bases de Python (types de variables, boucles for, conditions, etc.)
• Avoir fait des mathématiques jusqu'au Bac
• Ordinateur portable à apporter

Le programme de la formation Python pour la Data Science

Jour 1 : L'environnement de travail et les bases de Python

• Présentation et configuration de l'environnement de travail
• Découverte de Python : langage de référence en Data Science
• Familiarisation avec l'écriture de scripts, les fonctions et l'organisation de son espace de travail

Jour 2 : Le calcul scientifique et la manipulation des données

• Découverte des principales librairies Python en sciences des données (Numpy, SciPy, Matplotlib, Pandas)
• Maitrise du calcul matriciel et de la manipulation de données
• Analyse et visualisation des données

Jour 3 : Introduction au Machine Learning

• Les différents types d'apprentissage et leurs principaux algorithmes
• Entrainement de vos premiers modèles de Machine Learning avec scikit-learn
• Evaluation, amélioration et déploiement de vos modèles d'apprentissage

Le(s) formateur(s)

Etienne Sanchez

Data scientist depuis 6 ans, Etienne travaille principalement avec les langages R et python. Il délivre son expertise à des clients variés, allant de la PME au grand groupe.

Auparavant professeur dans le secondaire, il a gardé un goût certain pour l'enseignement, et donne régulièrement des formations en école et en entreprise.

Voir son profil détaillé

Titouan Robert

Titouan Robert travaille depuis 7 ans dans une entreprise de conseil. Il construit des projets de modélisation depuis 5 ans. Il a notamment participé à la modélisation des échanges d’énergies entre pays européen grâce à l’utilisation des réseaux de neurones, ou encore créé des modélisations de production éoliennes ou pour des appels en call centers.

Il est actif dans la communauté R, et donne des formations de Machine Learning en plus de son activité professionnelle. Ses langages de prédilections sont R et python.
Ce qu'il aime dans le fait d'être formateur, c'est d'aider des élèves à progresser. Ses formations sont très orientées sur la pratique afin de permettre à chacun de progresser en faisant !

Voir son profil détaillé

A propos de Human Coders

Human Coders c'est un centre de formation pour développeurs avec :

• une certification Qualiopi, indispensable pour que vous puissiez obtenir des aides au financement via votre OPCO
• de nombreux clients qui nous font confiance depuis des années
• un manifeste pour garantir des formations à taille humaine, des formateurs passionnés, de véritables workshops...
• 88 formations au catalogue, 1169 sessions depuis nos débuts en 2012 avec une moyenne de satisfaction de 4,6/5
• la possibilité de vous proposer un accompagnement personnalisé ou du conseil après la formation