Formation : Python - Scientifique

Description

Que vous soyez data scientist, analyste ou développeur désireux de découvrir python pour l’analyse de données, data science ou autres applications, cette formation est faite pour vous. Trois jours intensifs pour acquérir les bases de l’utilisation du langage python.

Après une introduction au langage python (ou un rappel si vous avez déjà utilisé python), vous apprendrez à maîtriser les bibliothèques spécialisées en analyse, traitement et visualisation des données, la manipulation des bases données avec une initiation au langage SQL, la création de sites web avec Flask, et l’analyse des données web (Web Scrapping).

Basée sur de nombreux exercices pratiques, cette formation vous permet d’être immédiatement opérationnel sur le langage python.

 

PLUS D’INFORMATIONS : 

https://www.aliase-formation.com

Durée recommandée

3.00 jours (21.00 heures)

Profils des stagiaires

  • Toute personne désirant s’initier à python scientifique, dans le but d’une reconversion en particulier

  • Data analyst désirant découvrir python en data science et Machine / Deep Learning

  • Manager désirant comprendre les spécificités de python

  • Développeur spécialisé dans d'autres langages

Prérequis

 

  • Bases de Python

  • Ordinateur portable équipé wifi

Objectifs pédagogiques

  • Etre capable de développer des applications scientifiques en Python

 

Programme détaillé

 

 - Notions principales du langage python

  • Environnement de développement Python pour le scientifique

  • Données : fichiers, CSV, Bases de données

  • Modules et packages

  • Manipulations de fichiers

  • Opérations avancées

  • Exercices

 

- La data visualisation avec la librairie Matplotlib

  • Présentation des principes de la data visualisation

  • Créer des graphiques 2D avec matplotlib : courbes, scatter, histogrammes…

  • Visualisation des données sous formes de graphiques 3D

  • Visualisation animée de données 2D et 3D

  • Traitement d’images, étude et manipulation des formats internes des images

  • Exercices

 

- Manipulation des données volumineuses : Numpy & Pandas

  • Manipulation des matrices et tableaux multidimentionnels. Fonctions mathématiques

  • L’importation des données (texte, csv, Excel, Bases de données)

  • La préparation et le nettoyage des données (normalisation, traitement des données manquantes …)

  • Exercices

- Bases de données avec Python

  • Langage SQL

  • Opérations courantes : Création de table de données, Lecture/Ecriture/Modification des données

  • Interface avec la librairie Pandas

  • Exercices

- Scraping des données : BeautifulSoup

  • Fonctionnement

  • Exercices

- Machine Learning : Scikit-learn

  • Algorithmes de l'apprentissage supervisé :

    • Regression

    • Classification par KNN & K-Means Clustering

  • Exercices

- Deep Learning : Tensorflow

  • Réseaux de neurones

  • Exercices

 

Organisation de la formation

 

Equipe pédagogique

ALIASE est un organisme de formation spécialisé en Intelligence artificielle et langage de programmation Python. Les formations dispensées par ALIASE sont destinées aux personnes souhaitant acquérir de nouvelles compétences ou se perfectionner en Python et l’intelligence Artificielle. Les formations sont adaptées en fonction des niveaux des participants afin de leur permettre de s'initier, ou de faire évoluer leurs compétences, à travers des stages pratiques leur permettant de devenir rapidement opérationnel sur le langage Python, l’analyse des données, le développement web et les concepts de l’IA (Machine Learning & Deep Learning). 

Moyens pédagogiques et techniques

  • Formation à distance : La session se fait via un outil de visioconférence. ALIASE accompagne le participant à installer et faire fonctionner l’outil de visioconférence.

  • Formation en présentiel : Accueil des stagiaires dans une salle dédiée à la formation.

  • Documents supports de formation projetés (PowerPoint)

  • Méthode pédagogique axée sur l'acquisition des bases, et renforcée par des travaux pratiques concrets

              - Exposés théoriques : 35 %

              - Etude de cas concrets & Exercices : 65 %

  • Mise à disposition en ligne de documents supports à la suite de la formation

  • Outils : Anaconda, Spyder, sublimetext pour illustrer l’utilisation du langage Python

Dispositif de suivi de l'exécution de d'évaluation des résultats de la formation

  • Feuilles de présence

  • Quizz

  • Exercices Pratiques

  • Formulaires d'évaluation de la formation