Formation - Big Data - Python pour l'analyse de données
Public admis
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Objectifs de la formation
- Cette formation fait l'objet d'une évaluation formative.
| Tarif |
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| Durée | 4 jours (28 heures) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
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| Durée | 4 jours (28 heures) |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Programme
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
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
3 - Être capable d'extraire des données d'un fichier
- 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
4 - Comprendre les mécanismes d'interconnexion aux bases de données
- Définitions : pilotes, connexions, curseurs, CRUD, transactions
- Les pilotes : postgresql, mysql, mariadb
- Présentation de sql-alchemy
- Opérations : gestion du curseur, chargement de données, insertion et modification d'enregistrements
5 - Comprendre les principaux outils de traitement et d'analyse de données pour Python
- Présentation des outils d'apprentissage Python : scikit-learn, pybrain, TensorFlow/keras, mxnet, caffe
6 - Créer des sélections et des classements dans de grands volumes de données pour dégager des tendances
- Présentation de pyspark
- Machine learning et deep learning : les solutions Python
- TensorFlow : principe de fonctionnement, plateformes supportées, distribution
7 - Sites de références data-sciences
- Ressources d'apprentissage, datasets, modèles de données pré-entrainés
- Présentation de : kaggle.com, data-puzzles.com, huggingface.co
8 - Optimisation des développements
- Tour d'horizon des outils actuels et futurs : Jupyter notebook
- Aide à la vérification de code
- Respect des recommandations PEP8 : exemples avec pydecodestyle, Pylint, Black
- Analyse et production de code informatique avec une IA
- Génération de code avec OpenAI : démonstrations ChatGPT, apports, bonnes pratiques.
Prérequis
- Maîtrise de la programmation Python
Public
- Développeurs en Python
- Développeurs de logiciels
- Programmeurs
- Data analysts
- Data scientists
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Objectifs de la formation
- Pendant la formation, le formateur évalue la progression pédagogique des participants via des QCM, des mises en situation et des travaux pratiques. Les participants passent un test de positionnement avant et après la formation pour valider leurs compétences acquises.
| Tarif |
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| Durée |
5 jours (35 heures) |
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Objectifs de la formation
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Objectifs de la formation
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| Tarif |
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| Durée |
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Objectifs de la formation
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Objectifs de la formation
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Objectifs de la formation
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