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Formations au coeur des technologies

Essayer, tester, échanger les bonnes pratiques, partager les retours d'expériences, ...
toutes nos formations sont disponibles à distance (classes virtuelles) et en centre de formation (présentiel), au choix.
Vous pouvez même changer de modalité en cours de formation, si vous avez des contraintes : par exemple, commencer en présentiel et continuer les jours suivants à distance.
Les outils pédagogiques et l'infrastructure de travaux pratiques mis à disposition sont accessibles depuis nos locaux, ou depuis votre entreprise ou votre lieu de télétravail, à volonté
N'hésitez pas à tester nos formations et nos serious games !

Formation : Python avancé pour data-sciences

Durée3 jours
Prix1 910 €
Code coursLY010
Dates12 au 14 décembre

(cliquez sur une date pour vous inscrire)

Public:

développeurs en Python, développeurs de logiciels, programmeurs, Data analysts, Data scientists.

Objectifs:

Savoir utiliser les principaux outils de traitement et d'analyse de données pour Python, savoir extraire des données d'un fichier et les manipuler, mettre en place un modèle d'apprentissage simple

Connaissances préalables nécessaires:

Bonne connaissance de la programmation Python.

Objectifs pédagogiques:

  • Savoir utiliser les principaux outils de traitement et d'analyse de données pour Python
  • Savoir appliquer les pratiques optimales en matière de nettoyage et de préparation des données avant l'analyse
  • Être capable d'extraire des données d'un fichier
  • Comprendre les mécanismes d'interconnexion aux bases de données
  • Comprendre les principaux outils de traitement et d'analyse de données pour Python

Programme détaillé de la formation


(logo acroreadTéléchargez le programme) :
Positionnement Python dans l'analyse de données
Besoins des data-scientists : calculs, analyse d'images, machine learning, interface avec les bases de données
Apports de python : grande variété d'outils, expertise dans le domaine du calcul scientifique
Tour d'horizon des outils:
pandas, pyarrow, agate, bokeh, scikit-learn, pybrain, tensorflow, keras, mxnet, caffe
Calculs et graphiques
NumPy : Base du calcul sur des tableaux
SciPy : Scientific Tools for Python, couche scientifique
Manipulation de tableaux, fonctions mathématiques.
Représentation graphique avec basemap et matplotlib.
Atelier : Mise en oeuvre de SciPy/NumPy : manipulation d'images, détection de contours
Être capable d'extraire des données d'un fichier
Pandas : manipulation de tables de données. Notion de dataframe.
Manipulation de données relationnelles
Tableaux avec Pandas: indexation, opérations, algèbre relationnelle
Stockage dans des fichiers: CSV, JSon
Comparaison et performances Pandas / pyarrow / NumPy
Atelier : construction d'ETL de base entre json et csv
Comprendre les mécanismes d'interconnexion aux bases de données
Définitions : pilotes, connexions, curseurs, CRUD, transactions
Les pilotes : postgresql, mysql, mariadb, ... Présentation de sql-alchemy
Opérations : gestion du curseur, chargement de données, insertion et modification d'enregistrements
Atelier : mise en oeuvre avec postgresql. Construction d'ETL SQL/json
Comprendre les principaux outils de traitement et d'analyse de données pour Python
Présentation des outils d'apprentissage Python : scikit-learn, pybrain, TensorFlow/keras, mxnet, caffe
Atelier : mise en oeuvre de scikit-learn et génération de jeux de données.
Créer des sélections et des classements dans de grands volumes de données pour dégager des tendances
Présentation de pyspark
Machine learning et deep learning
TensorFlow : principe de fonctionnement, plateformes supportées, distribution,

Modalités et délais d'accès
Méthodes mobilisées