Data Science with Python Course - Cours en ligne

Maîtrisez l'art de transformer les données en informations commerciales pertinentes grâce au cours certifiant en science des données avec Python. Ce programme immersif et pratique est conçu pour vous faire passer des bases de Python aux techniques avancées de science des données, vous donnant ainsi les moyens d'analyser de grands ensembles de données, de construire des modèles prédictifs et de communiquer des informations qui guident les décisions concrètes.

Grâce à un mélange de formation dispensée par un formateur, de projets concrets et d'exercices pratiques, vous découvrirez de bout en bout le cycle de vie de la science des données. Du nettoyage et de la visualisation des données à l'apprentissage automatique et au déploiement de modèles, ce cours vous prépare à résoudre de véritables défis commerciaux à l'aide de Python, l'un des langages de programmation les plus demandés aujourd'hui.

Caractéristiques principales

• Cours et supports en anglais
• Programme structuré du niveau débutant au niveau avancé
• Plus de 35 heures de formation dispensée par un formateur, réparties sur 2 à 4 semaines
• 60 heures de devoirs et d'évaluations
• 36 heures de sessions pratiques
• Plus de 70 heures d'étude recommandées
• 6 projets concrets pour un apprentissage appliqué
• Révision de code et commentaires d'experts du secteur
• Projet de fin de formation avec résolution de problèmes concrets
• Certification incluse

Veuillez nous contacter pour confirmer les dates et les horaires avant de réserver (options de week-end également disponibles !)

Acquis d'apprentissage

• B Bases de Python: B Utilisez Anaconda et maîtrisez les concepts fondamentaux de Python, notamment les types de données de base, les chaînes de caractères, les expressions régulières, les structures de données, les boucles et le contrôle de flux.
• B Fonctions et POO en Python: B Créez des fonctions définies par l'utilisateur, utilisez des expressions lambda et appliquez des concepts de programmation orientée objet tels que les classes et les objets.
• Traitement et manipulation des données: Importez et exportez des ensembles de données, et effectuez des analyses de données à l'aide de la bibliothèque Pandas.
• Probabilités et statistiques: Explorez les concepts statistiques clés, notamment la distribution des données, la probabilité conditionnelle et les tests d'hypothèse.
• Techniques statistiques avancées: Apprenez des méthodes telles que l'ANOVA, la régression linéaire, le développement de modèles et la réduction de dimensionnalité.
• Modélisation prédictive: Comprenez comment évaluer des modèles, mesurer les performances et résoudre des problèmes de classification.
• Prévision de séries chronologiques: Travailler avec des données de séries chronologiques, leurs composants et les techniques de prévision couramment utilisées.

Public cible

Ce cours est idéal pour:

• Les futurs data scientists et analystes
• Les ingénieurs logiciels en reconversion vers la science des données
• Les professionnels travaillant avec de grands ensembles de données
• Les chercheurs, économistes et analystes
• Toute personne à la recherche d’un programme structuré de science des données basé sur Python

Prérequis

• Aucun prérequis obligatoire
• Des connaissances de base en programmation sont utiles
• Une familiarité avec les mathématiques et les statistiques est un atout mais n’est pas obligatoire

Plan du cours

Module 1: Introduction à la science des données

• Qu’est-ce que la science des données
• Le paysage de l’analyse de données
• Le cycle de vie de la science des données
• Outils et technologies

Module 2: Maîtriser Python

• Configuration de Python (Anaconda)
• Types de données, chaînes de caractères, boucles, instructions de contrôle
• Expressions régulières et structures de données
• Fonctions définies par l'utilisateur et fonctions lambda
• Notions de base de la programmation orientée objet
• Importation d'ensembles de données
• Manipulation des données avec Pandas
• Visualisation des données avec Matplotlib, Seaborn, ggplot

Module 3: Probabilités et statistiques

• Distribution des données et concepts statistiques
• Probabilité conditionnelle
• Test d'hypothèse

Module 4: Statistiques avancées

• Analyse de variance (ANOVA)
• Régression linéaire
• Techniques de construction de modèles
• Réduction de dimensionnalité

Module 5: Modélisation prédictive

• Mesures d'évaluation des modèles
• Techniques de classification
• Optimisation des performances

Module 6: Prévision de séries chronologiques

• Données de séries chronologiques et leurs composantes
• Techniques de prévision
• Lissage exponentiel

Module 7: Projet de fin d'études et projets concrets

• Construire des modèles d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes métier concrets
• Déployer des solutions dans des environnements de production
• Projets prêts à être intégrés à un portfolio

FAQ

Qu'est-ce que la science des données avec Python?

La science des données avec Python consiste à utiliser des données pour construire des modèles, dégager des informations et résoudre des défis commerciaux. Elle combine la programmation, les statistiques et la connaissance du domaine pour soutenir la prise de décision et la stratégie. En tant que domaine interdisciplinaire, elle permet aux professionnels de tous horizons d’exploiter les données pour obtenir un impact significatif.

Pourquoi choisir ce programme?

Ce programme de quatre semaines est conçu pour vous aider à apprendre la science des données avec Python à partir de zéro, ce qui le rend adapté même aux débutants.

Vous acquerrez une expérience pratique de la programmation Python que vous pourrez appliquer directement à des situations concrètes. Développez les compétences nécessaires pour travailler avec de grands ensembles de données, élaborer des modèles prédictifs et présenter des informations pertinentes aux parties prenantes.

Tout au long du cours, vous explorerez l’ensemble du cycle de vie de la science des données, en apprenant à extraire une valeur significative de données complexes. À la fin, vous serez capable de communiquer efficacement vos conclusions grâce à des visualisations de données percutantes. Dans le cadre de votre projet de fin de formation, vous déployerez des modèles d'apprentissage automatique pour résoudre un défi concret tout en renforçant votre maîtrise de Python pour les applications en science des données.

Je débute en science des données — Ce cours me convient-il?

Oui, ce programme est conçu pour s'adapter aux apprenants de tous niveaux. Que vous soyez débutant ou que vous ayez déjà de l'expérience, le cours couvre tout, des concepts fondamentaux aux sujets plus avancés. Il existe également des parcours de certification adaptés à différents niveaux d'expérience.

À quoi ressemble l'expérience en classe en ligne?

En classe en ligne, vous participez à des sessions en direct animées par un formateur à l'heure prévue. Vous pouvez interagir, poser des questions, visionner des présentations, collaborer à des activités de groupe et accéder à des ressources d'apprentissage, le tout dans un environnement virtuel. Nos formateurs utilisent des outils de collaboration avancés pour rendre votre apprentissage en ligne captivant et interactif.

Combien d'heures dois-je étudier chaque semaine?

Pour tirer le meilleur parti de la formation, il est recommandé de consacrer environ deux heures par jour en dehors des sessions de formation. Cela vous aidera à consolider vos connaissances et à acquérir de solides compétences pratiques. Vos progrès globaux dépendront également de vos connaissances et de votre expérience antérieures.

Sur quel type de projets vais-je travailler?

À la fin du cours, vous réaliserez un projet de fin d'études basé sur des scénarios concrets. Guidé par des experts du secteur, vous l'aborderez comme un véritable projet de science des données, ce qui rendra votre apprentissage pratique, pertinent et prêt pour le monde du travail.

Comment devenir data scientist?

Voici un plan d'action simple:

• Commencez par la programmation: Choisissez un langage avec lequel vous êtes à l'aise — Python est fortement recommandé.
• Apprenez les mathématiques et les statistiques: acquérez des bases solides en algèbre et en statistiques pour comprendre les tendances et les relations entre les données.
• Maîtrisez la visualisation des données: apprenez à présenter les données de manière claire afin qu'un public tant technique que non technique puisse les comprendre.
• Développez vos compétences en apprentissage automatique et en apprentissage profond: acquérez des connaissances en apprentissage automatique et en apprentissage profond pour analyser et modéliser efficacement les données.

Alors que les formations courtes offrent une introduction de base, ce programme vous guide en détail à travers chacune de ces étapes.