Python pour la data science
Prochaine session
2, 3, 4 février 2022
Profitez des avantages d’une séance en classe de l’endroit de votre choix. La formation en classe virtuelle est une initiative visant à fournir, la formation pratique personnalisée et interactive pour des professionnels en activité ayant peu de disponibilités pour suivre une formation en présentiel. Elle vous permet d’interagir directement avec les formateurs.
Plutôt que de se dérouler physiquement dans une salle de cours, le stagiaire s’installe devant son écran à l’endroit de son choix, au moment convenu par ENSAE-ENSAI Formation Continue.
Qu’est-ce qu’une classe virtuelle ?
C’est une formation à distance réunissant en temps réel sur internet un formateur et des participants, quelle que soit leur situation géographique. Ce dispositif recrée à distance les conditions d’une formation en salle traditionnelle : les participants et le formateur peuvent notamment, discuter, se voir, visionner des documents, des vidéos, réaliser des quizz, partager leur écran ...
Quels sont les atouts d’une classe virtuelle ?
Flexibilité du lieu d’apprentissage : les participants peuvent choisir le lieu de leur formation (à la maison, au bureau ou n’importe où dans le monde).
Gain de temps grâce à l’absence de déplacement pour rejoindre le lieu de la formation.
Réduction de frais personnels reliés à la formation : dont les frais de déplacement, de repas et de séjour.
Possibilité de visionner les formations en différé : toutes les formations en classe virtuelle sont enregistrées. Les stagiaires peuvent les revoir en tout temps.
Quels sont les avantages pédagogiques d’une classe virtuelle ?
La mémorisation et la compréhension sont développés grâce au visuel et à l’audio. Par ce biais, le stagiaire peut prendre connaissance du matériel didactique, écouter l’enseignant et les autres membres du groupe, intervenir, dialoguer, poser et répondre aux questions et effectuer une foule d’autres activités d’apprentissage comme s’il était dans une salle de classe. En classe virtuelle, le formateur contrôle le contenu et invite le plus souvent possible, les stagiaires à réagir, à poser des questions et à donner leur opinion.
De quel équipement doit-on disposer ?
Pour rejoindre la classe virtuelle, vous aurez besoin d’un ordinateur connecté à internet (poste fixe, portable ou tablette). Une webcam et un casque-micro sont fortement conseillés mais pas indispensables. Dans tous les cas, l’animateur sera visible par ses stagiaires puisqu’il dispose d’une webcam.
La classe virtuelle s’adresse-t-elle à tout public ?
De par sa facilité de prise en main, la classe virtuelle est accessible à tous. En outre, chaque participant recevra en amont de la formation, un mode d’emploi pour se familiariser avec le principe et l’utilisation de l’outil.
Python s’impose comme un des langages outils pour la data science. Sa rigueur et sa capacité à s’intégrer à des infrastructures techniques robustes en font un choix de prédilection pour les big data.
Les objectifs sont de se familiariser avec les environnements de développement en Python, acquérir les bases de la programmation en Python pour traiter, visualiser et modéliser les données.
- Connaissance de base de la programmation
- Connaissance de base de techniques de statistiques
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)
Afin de mobiliser les participants, de multiplier les échanges et de faciliter l’assimilation des connaissances, cette formation alterne exposés théoriques et applications pratiques / cas concrets / travaux sur ordinateur.
