03_241213408F_1942238S https://www.coteformations.fr/je-recherche/une-formation/recherche/1213408 Analysez des Jeux de Données Plus Rapidement avec Python et Machine Learning L'Ecole Numérique

Analysez des Jeux de Données Plus Rapidement avec Python et Machine Learning

Date de mise à jour : 18/10/2024 | Identifiant OffreInfo : 03_241213408F
Organisme responsable : L'Ecole Numérique

Objectifs

Permettre aux participants d'acquérir les compétences nécessaires pour analyser des jeux de données complexes de manière efficace et rapide en utilisant Python et des techniques de machine learning, afin de prendre des décisions basées sur les données.

Programme de la formation

Module 1 : Introduction à Python et à l'Analyse de Données


  • Fondamentaux de Python : Syntaxe de base, structures de données, et bibliothèques essentielles (NumPy, pandas).

  • Exploration des Données : Techniques pour explorer et comprendre les jeux de données.

  • Nettoyage et Préparation des Données : Méthodes pour nettoyer, transformer et préparer les données pour l'analyse.

Module 2 : Techniques d'Analyse de Données avec Python

  • Analyse Statistique : Principes de base de l'analyse statistique appliqués avec Python.

  • Visualisation des Données : Utilisation de bibliothèques comme Matplotlib et Seaborn pour créer des visualisations informatives.

  • Manipulation Avancée des Données : Techniques avancées pour manipuler et transformer les données avec pandas.

Module 3 : Introduction au Machine Learning

  • Fondamentaux du Machine Learning : Concepts clés, types d'apprentissage (supervisé, non supervisé) et algorithmes courants.

  • Préparation des Données pour le Machine Learning : Techniques de normalisation, encodage et division des données.

  • Algorithmes de Base : Implémentation d'algorithmes de régression, classification et clustering avec Scikit-learn.

Module 4 : Applications Pratiques et Projets Réels

  • Études de Cas Pratiques : Analyse de jeux de données réels en utilisant Python et machine learning.

  • Développement de Modèles Prédictifs : Construction, évaluation et optimisation de modèles de machine learning.

  • Déploiement de Modèles : Introduction aux concepts de déploiement de modèles dans des environnements de production.

  • Projets Capstone : Réalisation d'un projet complet d'analyse de données et de machine learning de bout en bout.

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Non certifiante

Sortie

Sans niveau spécifique

Contact de la formation

12 Rue Godefroy Cavaignac
75011 - Paris 11e
Téléphone fixe : 0756812787
Contacter l'organisme

Contact de l'organisme formateur

L'Ecole Numérique
SIRET : 92155548800029
Responsable : Monsieur Franck PARIENTI
Téléphone fixe : 0756812787
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