Les bases de la science des données (Data Science Essentials)

Comprendre les outils disponibles pour le "Data Scientist" en Python, les meilleures pratiques et les modèles de conception et "Machine Learning"



Référence de la formation

KBP001

Niveau

  • Débutant
  • Intermédiaire

Nombre de jours

160 H : 40 x 4h par jour

Prix

8.000,00 € HT

Lieu de la formation

V: v-learning, classe virtuelle



Pre-requis

La connaissance basique d'un langage objet est préférable.
Un niveau d'anglais business moyen est requis car la formation sera dispensée en anglais.

Public

Manager de haut niveau, Manager avant-vente, Manager informatique, QA et support technique, programmeur et étudiant souhaitant en savoir plus sur la cybersécurité et l'IA.

Objectifs de la formation

Part A - Python Développement
• Dans cette section, nous apprendrons le langage de développement python qui est actuellement un des langages les plus utilisé dans le monde. Nous étudierons en profondeur toutes les bases de ce langage, des sujets de syntaxe simples aux modules uniques pour ce langage. Les participants de ce module pourront, à l’issue de cette session, programmer et développer en langage Python. Ils auront ainsi le niveau requis pour l’industrie en général et pour le monde des traitements des données en particulier.

Part B – Analyses de données avec Python
• Dans cette section, nous nous concentrerons sur une variété de bibliothèques du langage Python les plus courantes utilisées pour le traitement et l’analyse de l’information : de la collecte de données, de l’analyse, de l’optimisation des modèles et de la présentation visuelle. Nous allons introduire des utilisations mathématiques et scientifiques des bibliothèques NumPy, scipy et Matplotlib

Part C - Machine Learning
• Dans ce module, nous étudierons en profondeur le sujet le plus pointu dans le monde de la science des données et de l’intelligence artificielle : l’apprentissage automatique. Ce qui permet aux ordinateurs de fonctionner « indépendamment » sans leur programmation. Dans ce module, nous analyserons toutes les différentes techniques, outils et algorithmes de cette zone importante

Part D – Exemple approfondi (Advanced Topics)
• Ce module étudiera de manière approfondie des sujets sélectionnés entourant le monde des « Data scientist ».

Contenu du cours

Course Contents Chapter(*)
Part A Python Development

Introduction
Python basic data types
Python common operators
Collections
Functions
Exceptions Handling
Object Oriented Programming
Modules & Packages

Part B Data Analysis with Python Working with Files & Data
The NumPy Library
The Matplotlib Library
The scipy Library
The Pandas Library (If time permits)
Part C Machine Learning Introductionto Machine Learning (ML)
ML Model lifecycle
Data Preparation
Supervised Learning Algorithms
Unsupervised Learning Algorithms
Part D Advanced Topics Advanced Topics
The End

(*) Complete Chapter description available on pdf document

Dates


07 Sept 2020 au 17 Nov 2020


16 Juin 2020 au 11 Nov 2020


NOTE :
ATTENTION CETTE FORMATION EST SUR MESURE
CE COURS EST REALISABLE TOUTE L'ANNEE AVEC UN MINIMUM DE 5 PARTICIPANTS


Des questions ?

+33 (0) 950 20 91 64


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