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

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...
• 87 formations au catalogue, 1121 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