Les essentiels du Machine Learning et de la Data Science avec Python (distance et présentiel)

Objectifs

À l'issue de la formation, le participant sera capable de mettre en œuvre les compétences suivantes :

• Maîtriser les étapes d'apprentissage du Machine Learning 
• Comprendre le fonctionnement des librairies Python pour la science des données
• Réaliser une programmation simple de Machine Learning à l'aide des outils TensorFlow 2.0, Scikit-Learn

Programme de la formation

Formation accessible en présentiel sur Albi, Auch, Cahors, Carcassonne, Foix, Mende, Montauban, Montpellier, Nîmes, Perpignan, Rodez, Tarbes et Toulouse.

AVANT LA FORMATION

• Entretien téléphonique avec le formateur afin de personnaliser votre formation.
• Le programme de formation ci-dessous pourra donc être modifié gratuitement en fonction de vos attentes.

Jour 1

Matin

Le Machine Learning : Aspects théoriques

• Histoire et définition
• L'environnement et la structuration de Python
• Installation du logiciel de développement et de programmation

Comprendre les essentiels du Langage Python

• Variables, constantes, types et opérateurs
• Les boucles Python For et While
• Exceptions et gestion des erreurs
• Aspects généraux et mise en route
• Les séquences contenant des objets : Listes et tuples
• Les structures de données fondamentales : Dictionnaires et ensembles
• Parcourir une séquence d'éléments : les itérateurs
• Faciliter la création d'itérateurs : les générateurs

Après-midi

Systèmes d'exploitation de fichiers et de flux

• Les divers systèmes : modules systèmes, ligne de commande
• Les différents types de fichiers : txt, bin, zip
• Les règles de syntaxe
• Les conditions d'utilisation de With

Principes de packages et modules en Python

• Syntaxe
• Fonctions, fonctions spécifiques et portées des variables
• Utiliser les modules avec Python

Les principes de classe : méthodes et attributs

• Le principe de constructeur en python
• Orienté objet python

Jour 2

Matin

Exercices pratiques (1)

• La programmation scientifique (NumPy, SciPy, random, threading, + matplotlib)
• Fonction mathématique Math
• Module Random et différentes fonctions
• Le Natural Language Toolkit et son traitement
• Les Regular Expression en Python
• La bibliothèque de traitement d'image Pillow
• Signal (scipy.signal)&l

  Validation et sanction

  Attestation

  Type de formation

  Non certifiante

  Sortie

  Sans niveau spécifique