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Représentation de la formation : Python : Fondamentaux pour la Data Science

Python : Fondamentaux pour la Data Science

Maîtriser Python pour la Data Science : Une Remise à Niveau Pratique et Appliquée

Formation à distance
Accessible
Durée : 8 heures (1 jour)
Taux de satisfaction :
7,3/10
(8 avis)
Durée :8 heures (1 jour)
HT
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Formation créée le 29/11/2023. Dernière mise à jour le 02/08/2024.

Version du programme : 1

Programme de la formation

Ce programme est proposé en tant que remise à niveau pour un public varié souhaitant intégrer des formations plus poussées en lien avec Python et la Data Science telle que " Data Analytics avec Python". Il vise à fournir une compréhension suffisante de Python, avec un accent particulier sur son application dans la manipulation, l'analyse et la visualisation de données.

Objectifs de la formation

  • Comprendre les fondamentaux de Python pour la Data Science
  • Comprendre les fondamentaux de la manipulation et du traitement de données
  • Accéder aux bases du machine learning
  • Prendre en main Jupyter Notebook

Profil des bénéficiaires

Pour qui
  • Personnes souhaitant suivre la formation "Data Analytics avec Python" mais n'ayant pas les pré-requis en Python
  • Personnes souhaitant une remise à niveau en Python
Prérequis
  • Aucun

Contenu de la formation

  • Présentation de Python
    • Brève histoire et pertinence de Python dans la data science
    • Aperçu de l'écosystème Python pour la data science (Anaconda, Jupyter Notebook, etc.).
    • Configuration de l'environnement (20 min)
    • TP : Installation de Python et des outils nécessaires
    • TP : Initiation à JupyterNotebook
  • Concepts Fondamentaux de Python
    • Syntaxe de base
    • Fonctions et modules
    • TP : Exercices d'application sur la syntaxe et les fonctions
  • Python pour la Manipulation de Données
    • Introduction à Numpy
    • Introduction à Pandas
    • TP : Manipulation des données avec Numpy et Pandas
  • Python pour l'analyse de données
    • Analyse Exploratoire de Données (EDA)
    • Initiation aux techniques de Machine Learning
    • TP : Mise en place d'une EDA
Suivi de l'exécution et évaluation des résultats
  • Travaux Pratiques
  • Mises en situation
  • Test de positionnement en amont et en aval par le/la participant.e
Ressources techniques et pédagogiques
  • Support de cours au format diapo html et pdf
  • Travaux pratiques et leurs corrections au format Jupyter notebook
  • Ressources en lignes

Qualité et satisfaction

Taux de satisfaction des apprenant.e.s / Nombre d'apprenant.e.s depuis le début de la proposition / Taux et causes des abandons / Taux de retour des enquêtes
Taux de satisfaction des apprenants
7,3/10
(8 avis)

Capacité d'accueil

Entre 1 et 10 apprenants

Délai d'accès

4 semaines

Accessibilité

La formation est proposée à distance et permet donc l'accès aux personnes en situation de handicap, pour cela un échange aura lieu après pré-inscription.