Formation Python pour la data science

Formation

À Paris

2 250 € HT

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Description

  • Typologie

    Formation intensive

  • Niveau

    Niveau intermédiaire

  • Lieu

    Paris

  • Heures de classe

    21h

  • Durée

    3 Jours

  • Dates de début

    Dates au choix

Ce cours permet l’utilisation du langage Python pour le Machine Learning. La première partie de ce cours concerne une introduction à Python et présente les commandes de base de ce langage. La deuxième partie concerne l’utilisation des librairies de Python qui permettent l’analyse des données et la réalisation de modèles prédictifs.

Les sites et dates disponibles

Lieu

Date de début

Paris ((75) Paris)
Voir plan
6 rue Rougemont, 75009

Date de début

Dates au choixInscriptions ouvertes
Dates au choixInscriptions ouvertes

À propos de cette formation

Connaître les bases de la programmation Python pour la data science
Connaître les librairies Python pour la data science
Connaître les grandes familles de modèle de Machine Learning
Savoir choisir le bon modèle de Machine Learning en fonction de la problématique
Savoir créer un modèle prédictif avec Python
Savoir évaluer la performance d’un modèle prédictif avec Python

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Les Avis

Les matières

  • Analyse de données
  • Analyse de résultats
  • Science
  • Learning
  • Formation Python pour la data science
  • Connaître les bases de la programmation
  • Python pour la data science
  • Connaître les librairies Python pour la data
  • Savoir choisir le bon modèle de Machine
  • Learning en fonction de la problématique
  • Savoir créer un modèle prédictif
  • Avec Python
  • Savoir évaluer la performance d’un
  • Modèle prédictif avec Python

Professeurs

équipe des professeurs

équipe des professeurs

Directeur

Le programme

Introduction
  • Pourquoi utiliser Python pour l’analyse des données ?
  • Python versus R
  • Les librairies python pour la data science
  • NumPy, pandas, matplotlib, Scikit-learn ..
  • Jupyter notebook

Les bases du langage Python

  • Les opérations de base
  • Les structures de contrôle
  • Les fonctions
  • Les classes
  • Les fichiers
  • Les exceptions

Python pour l’analyse des données

  • Calcul scientifique avec NumPy
  • Préparation des données avec pandas
  • Visualisation avec matplotlib
  • Modèles Prédictifs avec scikit-learn
  • Modèles statistiques
  • Modèles automatiques et Machine Learning

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