Dates de session : contactez-nous
Formation : Python pour Data Scientists
- Il est libre de droit et simple d’installation
- Il est utilisé en local, en serveur et/ou en environnement Big Data
- Il est actuellement utilisé pour mettre en production des solutions s’appuyant sur la Data Science
- Il donne accès aux fonctionnalités de Data Science les plus innovantes : NLP, Deep Learning, IA as a service
Nous sommes fiers d'être centre de formation Datadock, pour diffuser en continu le meilleur de la Data et de la Technologie auprès des professionnels de la Data Science, de la Dataviz et de l'Activation Marketing Adtech et Martech.
Enregistré sous le numéro 11754361075. Cet enregistrement ne vaut pas agrément de l'Etat.
OBJECTIFS DE LA FORMATION ET COMPÉTENCES VISÉES
L’objectif de la formation est d’apprendre à programmer en Python dans le but de :
- Manipuler et explorer ses données
- Réaliser des modèles prédictifs basés sur des algorithmes de Machine Learning
- Mettre en oeuvre des méthodologies de clustering dans un objectif de segmentation
PUBLIC CONCERNÉ
- Data Scientist / Data Miner
- Débutant en Python
- Statisticien
- Marketer spécialiste de la Data
- Utilisateur de bases de données intéressé par l’analyse
PRÉREQUIS
- Connaissances en statistiques
- Maîtrise d’un autre langage de programmation SAS/VBA/ MatLab/R/C
MÉTHODES PÉDAGOGIQUES
- Alternance des modalités pédagogiques : exposé, démonstration pratique, échanges collectifs, exercices pratiques et remise du support de formation.
- Questionnaire d’évaluation administré à l’issue de la formation.
-
Durée
3 jours / 21h
9h - 17h30 -
Dates des sessions :
contactez-nous -
PRIX
1 900 €HT
(2 280 €TTC)
MODULE 1 : LES FONDAMENTAUX
Panorama des fonctionnalités Data
- Comment situer Python, à quels usages Data répond-il ?
- Les environnements de travail, bonnes pratiques
- Langage : généralités, librairies : dataviz, apprentissage
- Langage et spécificités sur Numpy - Pandas - Maplotlib
- Data management : importer, auditer, croiser, manipuler les données
MODULE 2 : ANALYSE PRÉDICTIVE
Créer un modèle prédictif
- Métriques
- Le Machine Learning
- Feature engineering
- Algorithmes supervisés
- Performance des modèles
- Applications
MODULE 3 : CLUSTERING
Construire une segmentation
- Analyse factorielle et réduction des dimensions
- Algorithmes non supervisés
- Clustering, caractérisation
- Réaffectation des segments par look-alike
Votre formateur
Damien
Senior Manager Data Science
20 ans d'expérience en traitement, analyse et science des données.
Expert sur les techniques statistiques usuelles ainsi que sur les méthodologies et technologies à la pointe de la Data Science.
Adresse
Lieu de la formation :
30-34 rue du Chemin Vert 75011 Paris