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Python pour data-scientist

Maîtriser le langage Python pour traiter, visualiser et modéliser les données
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1850 € HT 3 jours PR-PYTDS

Python pour data-scientist — Maîtriser le langage Python pour traiter, visualiser et modéliser les données

Programme

Positionnement Python

  • Besoins 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 graphiques

  • NumPy : 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 personnelles

  • Pandas : 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 learning

  • Présentation 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

Profils des intervenants

Toutes nos formations sont animées par des consultants-formateurs expérimentés et reconnus par leurs pairs.

Modalités d'évaluation

Evaluation des acquis de la formation par le biais de cas pratiques et/ou mises en situation.
Attestation de formation remise à chaque participant.

Démarche qualité

Questionnaire d’évaluation de satisfaction à chaud complété par chaque participant à l’issue de la formation.

Moyens pédagogiques

Salle équipée de PC (1 poste par stagiaire), vidéo-projecteur.
Espace de pause.