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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
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Formation : Python pour l'analyse de données

Durée3 jours
Prix1850 €
Code coursLY010
Dates 11 au 13 octobre
13 au 15 décembre

(cliquez sur une date pour vous inscrire)

Public:

Les développeurs en Python.

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:

Maîtrise de la programmation Python.

Validation des pré-requis

Validation des attentes

Programme détaillé de la formation


(logo acroreadTéléchargez le programme) :
Positionnement PythonBesoins des data-scientist: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, agate, bokeh, scikit-learn, pybrain, tensorflow, keras, mxnet, caffe
Calculs et graphiquesNumPy : Base du calcul sur des tableaux
SciPy : Scientific Tools for Python, couche scientifique
Manipulation de tableaux, fonctions mathématiques.
Représentation graphique avec basemap et matplotlib.
Mise en oeuvre de SciPy/NumPy : manipulation d'images, détection de contours
Manipulation de données relationnellesPandas : manipulation de tables de données
Tableaux avec Pandas: indexation, opérations, algèbre relationnelle
Stockage dans des fichiers: CSV, h5py, netCDF
Comparaison et performances Pandas / NumPy
Machine learning et deep learningPrésentation de TensorFlow,scikit-learn,keras,mxnet,caffe
TensorFlow:principe de fonctionnement, plate-formes supportées, distribution,
APIs fournies en standard, modèles d'apprentissage
Projet scikit-learn:classification, régression, validation de modèles prédictifs.
Démonstrations avec les modèles fournis par scikit-learn
Positionnement et comparaison avec Keras, mxnet, caffe

Modalités et délais d'accès
Méthodes mobilisées

Pythagore-F.D.

01 55 33 52 10
pfd@pythagore-fd.fr
Calendrier
Code Cours:LY010

Contenu de la formation
Python pour l'analyse de données:

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