Objectifs
Renforcer ses compétences en Python
Acquérir les bases essentielles en data science pour initier des projets de valorisation des données
Découvrir les bonnes pratiques de programmation applicables au-delà de Python
Durée
2 jours / 14 heures
Programme
Jour 1 : Python et ses outils pour le traitement des données
Module 1 : Manipulation et visualisation des données avec Python
- Rappel des fondamentaux Python : variables, fonctions, classes
- Bonnes pratiques de programmation (conventions PEP8)
- Manipulation des données :
- NumPy : gestion des données multidimensionnelles
- Pandas : manipulation des données tabulaires
- Visualisation des données :
- Matplotlib, Seaborn, Plotly : graphiques et visualisation interactive
- Exploration des données :
- SciPy, Pandas-profiling : statistiques descriptives et pré-traitement
Jour 2 : Introduction au Machine Learning avec Python
Module 2 : Fondamentaux du Machine Learning
Présentation des paradigmes :
- Apprentissage supervisé (classification, régression)
- Apprentissage non supervisé (clustering, réduction de dimension)
- Introduction à l’apprentissage par renforcement
- Concepts clés :
- Découpage des données (train/validation/test)
- Overfitting et underfitting
- Algorithmes principaux :
- Régression linéaire et logistique
- Arbres de décision et Random Forest
- SVM (Support Vector Machines)
- Introduction au traitement d’images (réseaux neuronaux convolutionnels) et de texte
Modalités d’évaluation et validation des acquis
En début :
- Test de positionnement de connaissance
Pendant l'action de la formation
- QCM théorique et évaluation de la pratique sur modèle (présentiel)
- QCM de validation des acquis a chaque fin de module (distanciel)
À la fin de la formation
- *Test, exercices pratiques et évaluation de la pratique sur modèle
En fin de formation
- Une attestation de fin de formation est remise à chaque participant
- A l’issue de votre formation, votre formatrice restera à vos côtés pendant une période de 6 mois
Livrables remis aux stagiaires :
- Une attestation de présence
- Une attestation de réussite
- Un support de formation (manuel)
- Matériel de pratique (kit de formation)
