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Python pour Machine Learning

Maitrisez Python et développez des algorithmes de Machine Learning

Python est un des langages qui s’est imposé pour la Data Science. Outre, sa syntaxe aisée à apprendre, il fait l’objet de nombreuses contributions de la communauté qui offrent des librairies permettant de facilement traiter, visualiser et modéliser les données.

Au cours de la formation, les participants auront l’occasion d’implémenter les algorithmes suivants : analyse discriminante, régression logistique et arbres de décisions.

Différents cas illustratifs seront proposés tout au long de la formation afin que les participants puissent appliquer les acquis sur des bases de données réelles et en tirer des conclusions d’analyse pertinentes. Ils utiliseront également le langage Python pour la préparation des données et la validation des modèles.

3 jours

Durée de la formation

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Début de la formation

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Objectifs de la formation

Les compétences visées par la formation sont les suivantes :

  • Maitriser la syntaxe de Python
  • Utiliser les outils de Python permettant le traitement, la visualisation et la modélisation des données
  • Utiliser et développer des algorithmes de Machine Learning
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Public de la formation

Cette formation s’adresse au profil métier Data Scientist

Prérequis pour la formation

Bonnes bases de statistiques et de data mining ou avoir suivi la formation Statistiques et Probabilités et introduction au data mining

arrière plan carte prérequis

Programme
de la formation

Les bases de Python

  • Organisation d’un programme
  • Types de données simples et complexes, List

Compréhension

  • Structures de contrôle
  • Gestion des fichiers
  • Principaux modules et fonctions

Préparation des données avec pandas

  • Lecture et écriture des données depuis et vers différentes sources (fichiers textes, Excel, bases de données, etc.)
  • Filtrage, sélection, transformation, calcul, agrégation, jointure, sorties simples
  • La visualisation de données avec matplotlib & seaborn
  • Revue des différents types de graphiques

Apprentissage et analyse statistique avec scikit learn & statsmodels

  • Revue des techniques
  • L’analyse discriminante
  • La régression logistique
  • Les arbres de décision
  • Gestion des ensembles d’apprentissage et de test
  • Évaluation des modèles
  • Introduction à l’utilisation de Spark avec Python (pyspark)

Les points forts de la formation

Les participants sont amenés à échanger leurs expériences personnelles sur les différents concepts abordés durant de la formation. Les différentes problématiques rencontrées feront l’objet d’une discussion afin d’y apporter des solutions transférables à différentes organisations.

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Prix de la formation

Formation agréée Chèques-Formation

En savoir plus sur nos tarifs

Personne de contact

Magali Gerard

Magali Gerard

Assistante administrative Entreprises

+32 71 25 49 60 [email protected]