Python 3 for Data Scientists
Cette formation est conçue pour vous doter des compétences essentielles nécessaires à la réussite d'un projet d'analyse de données au sein de votre entreprise. Grâce à ce programme, vous acquerrez la capacité de traiter, visualiser et analyser des données en utilisant le langage Python et ses bibliothèques phares, notamment Numpy, Matplotlib et Pandas.
Cette session de formation s'étale sur 6 semaines et se déroule en mode hybride, offrant un équilibre entre activités d'apprentissage synchrones et asynchrones, ce qui vous permet de suivre le rythme qui vous convient le mieux. Tout au long de ce parcours, vous bénéficierez d'un accompagnement individuel assuré par un expert métier en analyse de données.
Notre formation vous donne accès au domaine de l’ingénierie des données, une ressource cruciale du 21ème siècle. Les applications de la science des données sont vastes, et elle est utilisée dans presque tous les secteurs d'activité, qu'ils soient publics ou privés. Parmi les exemples notables, citons l'aéronautique, les télécommunications, l'e-commerce, les médias, la santé publique, l'enseignement, le sport et l'emploi, entre autres.
Il est important de souligner que Python occupe une place incontournable dans le domaine de la science des données, étant le langage de programmation le plus populaire selon le classement Tiobe et en tête de l'indice de popularité Pypl.
Début de la formation
13 janvier 2025
Objectifs de la formation
Les objectifs d'une formation "Python 3 for Data Scientists" visent à préparer les participants à acquérir les compétences essentielles nécessaires pour travailler en tant que data scientist en utilisant le langage de programmation Python. Voici quelques objectifs typiques d'une telle formation :
- Acquérir une solide compréhension de la syntaxe, de la structure et des fonctionnalités de base du langage Python 3.
- Apprendre à collecter, nettoyer, transformer et manipuler des données en utilisant les bibliothèques Python telles que Pandas.
- Apprendre à effectuer des analyses exploratoires de données pour découvrir des tendances, des modèles et des informations significatives.
- Apprendre des astuces et des bonnes pratiques de programmation Python pour un développement efficace et maintenable.
Ces objectifs préparent les apprenants à être compétents dans le domaine de la data science en utilisant Python comme principal outil de travail.
Public de la formation
Cette formation est destinée à deux groupes principaux :
- Chefs de projet et analystes métiers : Cette formation leur permettra d'acquérir une solide compréhension des techniques et technologies fondamentales de l'analyse des données, qui servent de point de départ à l'intelligence artificielle.
- Développeurs expérimentés : Pour les développeurs ayant déjà de l'expérience, cette formation offre l'opportunité de s'initier au langage Python ainsi qu'aux bibliothèques essentielles utilisées en science des données.
Points forts de la formation
- Apprentissage personnalisé : vous apprenez à votre propre rythme, avec la flexibilité nécessaire pour s'adapter à votre emploi du temps.
- Accompagnement d’experts : vous bénéficiez d'un suivi par un formateur/coach possédant une vaste expérience en gestion de projets dans la thématique, vous guidant tout au long de votre apprentissage.
- Projets concrets : deux projets pratiques vous attendent, mobilisant les connaissances et compétences que vous avez acquises. Ces projets exploitent des jeux de données réels, vous permettant de traiter et visualiser un jeu de données pour révéler les caractéristiques du vin ayant un impact sur sa qualité, analyser la corrélation entre le bien-être d'un pays et divers facteurs tels que la production économique et l'espérance de vie.
- Accessibilité polyvalente : vous pouvez accéder à la formation depuis différents types d'appareils, ce qui vous offre une grande flexibilité pour étudier où vous le souhaitez.
- Contenu actuel et durable : le contenu de la formation reste accessible pendant une année entière après son achèvement, et il intègre les mises à jour pour rester en phase avec les dernières avancées dans le domaine.
Modalités pratiques
Cette formation est accessible via la plateforme de gestion de l'apprentissage « Moodle ».
Elle est organisée en huit modules distincts, chacun comprenant une partie théorique assortie de quiz et d'exercices pratiques.
Pour vous familiariser avec le déroulement de la formation, une session de classe virtuelle d'introduction sera organisée. Lors de cette session, nous expliquerons le fonctionnement de la plateforme, les outils utilisés, et vous aurez l'occasion de faire connaissance avec votre coach.
De plus, vous aurez la possibilité de participer à des séances de coaching collectif via des classes virtuelles :
- Revoir et consolider les concepts clés du cours.
- Travailler en groupe sur des exercices pratiques.
- Bénéficier de corrections collectives pour mieux comprendre les exercices.
Pendant la durée de la formation, deux sessions individuelles sont également prévues pour vous offrir un soutien personnalisé dans votre apprentissage.
Enfin, un forum de discussion a été mis en place pour favoriser les échanges entre les apprenants et leur tuteur, encourageant ainsi la collaboration et le partage d'expérience.
Prérequis pour la formation
Une expérience dans un langage de programmation.
Programme
de la formation
Ce programme de formation couvre un large éventail de sujets essentiels en analyse de données en utilisant Python et ses bibliothèques associées, vous préparant ainsi à maîtriser les compétences nécessaires pour travailler avec des données réelles dans divers contextes. Voici les différents points qui seront abordés :
- Installation et utilisation de l’environnement de développement
- Première option : Anaconda
- Deuxième option : Google Colab
- Les concepts de base
- Les types booléen, entier, nombre en virgule flottante, nombre complexe
- Objets mutables et immutables
- Les chaines de caractères
- Les tuples
- Les listes et ensembles
- Les dictionnaires
- Les opérateurs et instructions
- Les opérateurs
- Les instructions conditionnelles
- Les boucles
- Les instructions break, continue, pass
- Les fonctions
- Les paramètres
- Les fonctions map() et filter ()
- Les fonctions lambda
- Les compréhensions de listes et de dictionnaires
- Les modules
- Programmation orientée objet
- Classes et objets
- Encapsulation
- Héritage et polymorphisme
- La visualisation des données
- La librairie numpy
- Créer un array
- La fonction shape
- Les opérations
- La librairie matplotlib
- Line plots
- Scatter plots
- Bart chart et histograms
- Box plots
- La librairie numpy
- Le traitement des données
- Introduction à la librairie pandas
- Traitement des données manquantes
- Lecture d’un fichier CSV
- Les fonctionnalités élémentaires
- Le nettoyage des données
- L’analyse des données
- Le projet « Bien être »
- Le projet « Qualité du vin »
Personne de contact
Formateur :
Chaque participant est accompagné par un coach qui l’encourage dans son cheminement, répond à ses questions et l’aide à consolider sa compréhension des sujets abordés.
