Data Science avec Python

Durée :

5 jours (35h)

Niveau

Intermédiaire à avancé

Prérequis

Connaissances de base en programmation Python. Maîtrise des concepts statistiques fondamentaux. Notions de base en manipulation de données avec Pandas et NumPy.

Description

Cette formation en Data Science avec Python permet aux participants de maîtriser les techniques de manipulation de données, d’analyse statistique et de modélisation pour des projets de machine learning. Ils apprendront à utiliser Python pour exploiter les données de manière efficace, en appliquant les concepts de data science aux cas concrets.

Objectif

À l’issue de cette formation, les participants seront capables de :

Manipuler et analyser des données en utilisant les bibliothèques Python adaptées (Pandas, Numpy).
Appliquer des techniques de visualisation et d’exploration de données.
Implémenter des modèles de machine learning pour des projets de data science.
Interpréter et évaluer les résultats des analyses et modélisations.

Public

Formation destinée aux :

Analystes et ingénieurs des données souhaitant enrichir leurs compétences en Python.
Développeurs et ingénieurs intéressés par le machine learning et l’analyse de données.
Toute personne possédant des notions de programmation Python souhaitant se spécialiser en data science.

Programme détaillé de la formation

Introduction à la Data Science

Concepts fondamentaux de la data science, types de données, applications et enjeux actuels.
Exploration des différentes étapes d’un projet de data science.

Exploration et Préparation des Données

Introduction aux bibliothèques Pandas et Numpy.
Chargement, nettoyage, transformation, et agrégation des jeux de données.
Techniques de traitement des données manquantes et de normalisation.

Analyse et Visualisation des Données

Visualisation des données avec Matplotlib, Seaborn, et autres outils pour une meilleure interprétation.
Création de graphiques exploratoires pour identifier les tendances et anomalies.

Introduction au Machine Learning pour la Data Science

Concepts de base du machine learning en data science : supervision, non-supervision et apprentissage semi-supervisé.
Exploration de modèles simples de machine learning tels que la régression linéaire, les arbres de décision, et les k-means.

Modélisation Statistique et Machine Learning Avancé

Techniques avancées de machine learning pour l’analyse prédictive (régression logistique, forêts aléatoires).
Introduction aux techniques de validation et évaluation des modèles (cross-validation, métriques de performance).

Études de Cas et Applications Pratiques

- Analyse et modélisation d’un jeu de données réel, du prétraitement à la modélisation.
- Mise en œuvre d’un workflow complet en data science, de l’exploration initiale à la présentation des résultats.

Méthodes Pédagogiques

Exercices pratiques pour chaque concept.
Études de cas et travail en groupe.

Évaluation des acquis

QCM et mini-projet de data science.

Sessions à venir

Coût de la formation : 2 300 Euros

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