Formation Data Science Python : Analyse et Modélisation

Pourquoi se former à data science python

un développeur souhaite analyser des millions de lignes de données issues de capteurs sans outils adaptés, ou un analyste produit ne sait pas comment modéliser le comportement de ses utilisateurs. cette formation vous permet de traiter et d'extraire des informations pertinentes de ces données brutes, et de construire des modèles prédictifs. vous pourrez ainsi prendre des décisions éclairées et automatiser certaines analyses.

Repères de marché sur informatique / développement

Chiffres issus de nos 70 référentiels comparés sur cette thématique, hors remises négociées.

Budget moyen (intra): 1 524 à 3 439 €
Durée moyenne: 5 jours
Parcours certifiants: 100 %
Disponible à distance: 100 %

Objectifs

Maîtriser les fondamentaux du langage Python pour l'analyse de données
Appliquer les techniques d'exploration et de visualisation de données
Développer des modèles de Machine Learning supervisés et non supervisés
Évaluer la performance et interpréter les résultats des modèles prédictifs
Mettre en œuvre des solutions Data Science de bout en bout
Gérer les problématiques de manipulation de grands volumes de données

Public concerné

Développeurs souhaitant se spécialiser en Data Science
Analystes de données et statisticiens
Chefs de projet et managers désireux de comprendre les enjeux techniques
Ingénieurs et experts techniques en reconversion ou spécialisation

Programme type

Fondamentaux Python pour la Data Science

Installation et configuration de l'environnement (Anaconda, Jupyter)
Structures de données Python (listes, dictionnaires, tuples, sets)
Introduction aux librairies NumPy et Pandas pour la manipulation de données

Analyse Exploratoire et Visualisation de Données

Nettoyage et prétraitement des données (gestion des valeurs manquantes, outliers)
Statistiques descriptives avec Pandas
Visualisation de données avec Matplotlib et Seaborn

Machine Learning Fondamental

Introduction aux concepts du Machine Learning (apprentissage supervisé, non supervisé)
Implémentation de modèles de régression linéaire et logistique avec Scikit-learn
Algorithmes de classification (SVM, arbres de décision, Random Forest)

Modélisation Avancée et Déploiement

Clustering (K-means, DBSCAN)
Évaluation et sélection de modèles (validation croisée, métriques de performance)
Introduction au déploiement de modèles (API, Flask)

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Prérequis

Connaissances de base en programmation (tout langage)
Notions de statistiques et d'algèbre linéaire
Maîtrise de l'anglais technique

Modalités

Durée: 3 à 5 jours
Prix indicatif: 2 100 € à 3 800 € (intra, groupe)
Formats: présentiel, distanciel, intra, hybride
Effectif: inter : 4 à 12 participants · intra : jusqu'à 12
Rythme: continu, séquencé ou en demi-journées, selon vos contraintes
Délai d'accès: sélection sous 48h, démarrage possible sous 2 à 4 semaines
Financement: OPCO, plan de développement des compétences, cpf selon l'organisme retenu
Évaluation: quiz ou cas pratique en fin de parcours, attestation remise à chaud
Accessibilité: adaptation possible aux situations de handicap, à préciser au cadrage
Certification: Cette formation peut conduire à l'obtention de certifications éditeurs ou être éligible à des dispositifs de financement tels que le CPF, selon les organismes de formation partenaires.
Qualité: partenaires Qualiopi uniquement

Questions fréquentes

›cette formation est-elle adaptée aux débutants en programmation Python ?

une première expérience avec un langage de programmation est recommandée. les bases spécifiques à Python pour la data science sont abordées en début de parcours.

›quels types de projets concrets pourrai-je réaliser après la formation ?

vous pourrez développer des systèmes de recommandation, des outils de classification de texte ou d'images, et des prévisions de ventes. des projets concrets sont mis en œuvre durant la formation.

›comment le suivi pédagogique est-il assuré ?

un formateur expert vous accompagne durant toute la formation. des sessions de questions-réponses régulières et des retours personnalisés sur vos travaux pratiques sont organisés.

›cette formation est-elle éligible au CPF ?

oui, cette formation est éligible au Compte Personnel de Formation. vous pouvez vérifier votre solde et les modalités d'inscription directement sur le site officiel.

Comment on sélectionne les organismes data science python

Analyse indépendante multi-organismes
Aucune rémunération éditeur influençant le classement
Short-list argumentée et personnalisée

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réponse sous 48h ouvrées
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aide au montage du dossier OPCO
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