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Filière :
Gestion de données
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Sous-filière :
NoSql & Big Data
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Référence
PR-PYTDS
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Durée
3 jours (21 h)
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Prix unitaire HT
2 190 € HT
Objectifs pédagogiques
- Savoir utiliser les principaux outils de traitement et d’analyse de données pour Python
- Savoir extraire des données d’un fichier et les manipuler
- Mettre en place un modèle d’apprentissage simple
Public cible
- Développeurs Python
Pré-requis
Maîtrise de la programmation Python
Programme de la formation
Positionnement Python
- Besoins des data-scientists : 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 relationnelles
- 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, plateformes 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
Qualité
Cette formation est accessible aux personnes en situation de handicap, nous contacter en cas de besoin d’informations complémentaires.
Programme mis à jour le