formation Python pour Machine Learning
Formation
À Paris
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Description
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Typologie
Formation intensive
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Niveau
Niveau intermédiaire
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Lieu
Paris
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Heures de classe
21h
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Durée
3 Jours
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Dates de début
Dates au choix
La Data Science nécessite des compétences spécifiques afin de prévoir le comportement des clients ou d’anticiper des tendances.
Cette formation vous permettra de découvrir l’analyse de données ainsi que le Machine Learning via Python, les différentes étapes qui interviennent lors de l’élaboration d’un modèle statistique, ainsi que l’analyse textuelle et la Data Visualisation.
Les sites et dates disponibles
Lieu
Date de début
Date de début
À propos de cette formation
Comprendre l’enjeux stratégique des données pour l’entreprise
Préparer les données
Choisir entre régression, clustering et classification en fonction des données
Comprendre le principe de la création d’un modèle statistique
Évaluer la performance d’un modèle en Data Science
Data Visualisation
Les Avis
Les matières
- Formation Python pour Machine Learning
- Comprendre l’enjeux stratégique des données
- Pour l’entreprise
- Préparer les données
- Choisir entre régression
- Comprendre le principe de la
- Création d’un modèle statistique
- Évaluer la performance
- D’un modèle en Data Science
- Data visualisation
Professeurs
équipe des professeurs
Directeur
Le programme
- C’est quoi ?
- Pourquoi Python
- Les principaux packages
- Installation
Shell, IDE, NoteBook
- Interpréteur I Python
- La base de langage Python
Premiers pas
- Structure de données
- Fonction
- Fichier
Python et la donnée
- NumPy, Pandas
- Chargement, stockage de données
- Interaction avec les données
Data Pré-Processing
- Manipulation des valeurs vides
- Transformation de données
- Expressions régulières
Data Wrangling
- Indexation de données
- Jointure & combinaison
- Remodelage
- Agrégation & Grouping
Data Exploring
- Explorations visuelles (Graphes)
- Explorations statistiques
Machine Learning
- Les types de Machine Learning : L’apprentissage supervisé, L’apprentissage non-supervisé, L’apprentissage renforcé
- Les Méthodes de Machine Learning
- Les étapes de l’élaboration de modèle
- Travaux pratiques sur les méthodes de Machine Learning : Introduction à Scikit-Learn, Use cases
Text Mining
- Collection de données textuelles
- Préparation de données
- Étiquetage grammatical, analyse syntaxique, analyse sémantique.
Data Visualisation
- Package Python
- Autres technologies
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