📝 Présentation

Cette formation en Python pour la Data Science s’adresse aux professionnels souhaitant maîtriser les techniques avancées de l’analyse de données et de l’apprentissage automatique. Elle couvre les fondamentaux du langage Python, les bibliothèques essentielles (Numpy, Pandas, Scikit-learn) et les outils de visualisation, tout en intégrant des projets pratiques pour une mise en application concrète. Les objectifs principaux incluent l’acquisition de compétences en manipulation de données, la mise en œuvre d’algorithmes de machine learning et la gestion de données volumineuses. Les participants bénéficieront d’une approche pédagogique individualisée, combinant théorie et pratique, avec des évaluations régulières pour mesurer leur progression. Le support de formation est disponible en français, tout comme l’examen final. Un niveau préalable en programmation, mathématiques et statistiques est recommandé pour tirer pleinement profit de cette formation, destinée aux analystes, ingénieurs et chefs de projets techniques.
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🛠️ Caractéristiques

📊 Niveau de difficulté:
Avancée
🎓️ Certifiante:
Certifiante
⏳️ Durée:
Flexible
💳️ Financement Disponible:
CPF, OPCO
📍 Localisation:
En ligne, Paris
🗂️ Mode de formation:
En centre de formation, En ligne

⚖️ + / -

Points Forts
Points faibles
  • Module 1 – Introduction à l’écosystème Python scientifique :
    • Panorama de l’écosystème scientifique de Python
    • Les librairies incontournables pour la data science
    • Les principaux outils et logiciels open source pour la data science
    • Anaconda et les environnements virtuels
    • IPython et Jupyter
  • Module 2 – Mise en place de l’environnement de développement :
    • Installation d’Anaconda
    • Création d’un environnement virtuel
    • Utilisation des notebooks Jupyter
  • Module 3 – Le socle scientifique de Python – La SciPy Stack :
    • Numpy pour le calcul numérique et l’algèbre linéaire
    • SciPy pour les statistiques, les analyses fonctionnelles, géo spatiales, le traitement du signal
    • Pandas pour l’analyse de données tabulaires
    • Matplotlib pour la visualisation de données
  • Module 4 – Utilisation de la SciPy Stack :
    • Mesure des performances de Numpy
    • Traitement d’images avec Numpy
    • Premiers tracés avec Matplotlib
    • Analyses statistiques de fichiers CSV
    • Transformées de Fourier
  • Module 5 – Les librairies de visualisation :
    • Savoir sécuriser le SI interne
    • Savoir détecter puis traiter les incidents
    • Connaître les responsabilités juridiques liées à la gestion des SI
  • Module 6 – Utilisation des librairies de visualisation :
    • Librairies orientées desktop : Matplotlib, Pandas, Seaborn
    • Librairies orientées web : Bokeh, altair, Plotly
    • Librairies pour la 3D : Plotly, pythreejs, ipyvolume
    • Librairies cartographiques : Cartopy, folium, ipyleaflet, Bokeh, cesiumpy
    • Librairies big data : datashader, Vaex
  • Module 7 – Les formats de fichiers scientifiques et la manipulation de données volumineuses :
    • Les principaux formats de fichiers scientifiques : NetCDF, HDF5, GRIB, JSON, PARQUET, MATLAB, CGNS
    • Manipuler des données volumineuses avec Dask, Vaex et Xarray
  • Module 8 – Travaux pratiques – Utilisation des formats de fichiers scientifiques et la manipulation de données volumineuses :
    • Manipulation de données dépassant les Go
    • Lecture et écriture de fichiers NetCDF/HDF5
    • Visualisation de données climatiques, images satellites, création de vidéos/animations graphiques
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Datarockstars est un organisme de formation certifié Qualiopi, axé sur l’intelligence artificielle, la data science et la cybersécurité. Offrant des formations pour tous niveaux, y compris des bootcamps intensifs sur trois mois, l’entreprise propose une expérience d’apprentissage enrichie par des experts reconnus. Les formations variées incluent des cours pour débutants et des spécialisations approfondies, accessibles en présentiel, distanciel et en ligne. La plateforme intègre également un service de recrutement, facilitant l’accès à plus de 25,000 opportunités d’emploi dans les métiers de la data et de la cybersécurité. Des financements à 100% sont disponibles via Pôle Emploi, Région et OPCO.

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