Python pour la data science
- Se familiariser avec les environnements de développement en Python
- Acquérir les bases de la programmation en Python pour traiter, visualiser et modéliser les données.
- Se familiariser avec les environnements de développement en Python
- Acquérir les bases de la programmation en Python pour traiter, visualiser et modéliser les données.
- Connaissances de base en statistiques descriptives (formation Statistiques descriptives avec Python).
- Connaissances de base en statistique inférentielle (formation Statistique inférentielle : estimation ponctuelle, intervalle de confiance et test statistique).
- Connaissances intermédiaires de Python (formation Python intermédiaire).
- Connaissances de base en statistiques descriptives (formation Statistiques descriptives avec Python).
- Connaissances de base en statistique inférentielle (formation Statistique inférentielle : estimation ponctuelle, intervalle de confiance et test statistique).
- Connaissances intermédiaires de Python (formation Python intermédiaire).
Data analysts
Data analysts
Python s’impose comme un des principaux langages pour la data science. Sa simplicité d’utilisation et sa capacité à s’intégrer à des infrastructures techniques robustes en font un choix de prédilection pour les big data.
Au travers d’IPython (version pour l’analyse interactive de Python)
- Les différents environnements de développement
- L’utilisation des notebooks
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 sci-kit learn & statsmodels
- Revue des techniques
- Gestion des ensembles d’apprentissage et de test
- Évaluation des modèles
Introduction à l’utilisation de Spark avec Python (pyspark)
Python s’impose comme un des principaux langages pour la data science. Sa simplicité d’utilisation et sa capacité à s’intégrer à des infrastructures techniques robustes en font un choix de prédilection pour les big data.
Au travers d’IPython (version pour l’analyse interactive de Python)
- Les différents environnements de développement
- L’utilisation des notebooks
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 sci-kit learn & statsmodels
- Revue des techniques
- Gestion des ensembles d’apprentissage et de test
- Évaluation des modèles
Introduction à l’utilisation de Spark avec Python (pyspark)
Python : un excellent choix pour la data science !
Python est devenu ces dernières années le langage le plus utilisé pour la data science et ce n’est pas un hasard. Voici les principaux éléments qui expliquent ce succès.
Large gamme de bibliothèques : Python dispose d’un écosystème riche en bibliothèques spécialisées dans l’analyse de données et le machine learning. Des bibliothèques telles que
NumPy,Pandas,Matplotlib,Seaborn,Scikit-learn,TensorFlowetPyTorchoffrent des fonctionnalités puissantes pour manipuler, analyser, visualiser et modéliser des données.Convivialité syntaxique : Python est réputé pour sa syntaxe simple et lisible qui le rend facile à apprendre et à utiliser. Sa syntaxe ressemble à un langage naturel, ce qui facilite la compréhension du code, la collaboration et la maintenance des projets.
Grande communauté et support : Python bénéficie d’une communauté active et engagée de développeurs, de chercheurs et de praticiens de la data science. Il existe de nombreux forums, groupes de discussion et ressources en ligne qui offrent un soutien et des conseils précieux. La documentation est également abondante et de qualité.
Intégration avec d’autres langages : Python peut être facilement intégré avec d’autres langages de programmation, notamment C, C++, R et Java. Cela permet aux utilisateurs d’exploiter des bibliothèques et des outils existants dans ces langages, ce qui élargit les possibilités et facilite la collaboration.
Capacité d’automatisation et de mise en production : Python est un langage polyvalent qui permet d’automatiser les tâches, de créer des flux de travail efficaces et de mettre en production des modèles de machine learning. Il offre également des frameworks tels que
FlasketDjangopour le développement d’applications web, ce qui facilite le déploiement de solutions data science.Facilité d’accès aux données : Python offre de nombreux modules pour accéder et manipuler différents types de données, qu’il s’agisse de fichiers
CSV,JSON, bases de donnéesSQLou API web. Cela facilite l’importation et la préparation des données pour l’analyse.Adaptabilité et évolutivité : Python est un langage polyvalent qui peut être utilisé pour une large gamme de tâches, allant de l’analyse exploratoire des données à la mise en œuvre de pipelines de machine learning complexes. Il est également extensible, permettant aux utilisateurs de créer leurs propres packages et fonctionnalités personnalisées pour répondre à des besoins spécifiques.
Grâce à ces avantages, Python est devenu l’un des langages les plus populaires pour la data science. Il offre une combinaison puissante de facilité d’utilisation, de flexibilité, de vastes bibliothèques et d’une communauté dynamique. Mais bien sûr se convertir à un nouveau langage n’est pas anodin et représente un coût d’entrée certain. En 3 journées, cette formation vise à vous rendre autonome sur l’implémentation des principales méthodes utilisées en data science.
Python : un excellent choix pour la data science !
Python est devenu ces dernières années le langage le plus utilisé pour la data science et ce n’est pas un hasard. Voici les principaux éléments qui expliquent ce succès.
Large gamme de bibliothèques : Python dispose d’un écosystème riche en bibliothèques spécialisées dans l’analyse de données et le machine learning. Des bibliothèques telles que
NumPy,Pandas,Matplotlib,Seaborn,Scikit-learn,TensorFlowetPyTorchoffrent des fonctionnalités puissantes pour manipuler, analyser, visualiser et modéliser des données.Convivialité syntaxique : Python est réputé pour sa syntaxe simple et lisible qui le rend facile à apprendre et à utiliser. Sa syntaxe ressemble à un langage naturel, ce qui facilite la compréhension du code, la collaboration et la maintenance des projets.
Grande communauté et support : Python bénéficie d’une communauté active et engagée de développeurs, de chercheurs et de praticiens de la data science. Il existe de nombreux forums, groupes de discussion et ressources en ligne qui offrent un soutien et des conseils précieux. La documentation est également abondante et de qualité.
Intégration avec d’autres langages : Python peut être facilement intégré avec d’autres langages de programmation, notamment C, C++, R et Java. Cela permet aux utilisateurs d’exploiter des bibliothèques et des outils existants dans ces langages, ce qui élargit les possibilités et facilite la collaboration.
Capacité d’automatisation et de mise en production : Python est un langage polyvalent qui permet d’automatiser les tâches, de créer des flux de travail efficaces et de mettre en production des modèles de machine learning. Il offre également des frameworks tels que
FlasketDjangopour le développement d’applications web, ce qui facilite le déploiement de solutions data science.Facilité d’accès aux données : Python offre de nombreux modules pour accéder et manipuler différents types de données, qu’il s’agisse de fichiers
CSV,JSON, bases de donnéesSQLou API web. Cela facilite l’importation et la préparation des données pour l’analyse.Adaptabilité et évolutivité : Python est un langage polyvalent qui peut être utilisé pour une large gamme de tâches, allant de l’analyse exploratoire des données à la mise en œuvre de pipelines de machine learning complexes. Il est également extensible, permettant aux utilisateurs de créer leurs propres packages et fonctionnalités personnalisées pour répondre à des besoins spécifiques.
Grâce à ces avantages, Python est devenu l’un des langages les plus populaires pour la data science. Il offre une combinaison puissante de facilité d’utilisation, de flexibilité, de vastes bibliothèques et d’une communauté dynamique. Mais bien sûr se convertir à un nouveau langage n’est pas anodin et représente un coût d’entrée certain. En 3 journées, cette formation vise à vous rendre autonome sur l’implémentation des principales méthodes utilisées en data science.
