Formation Python pour la Data : Scripter et analyser vos données avec l'assistance de l'IA

Programme de la formation
Python pour la Data : Scripter et analyser vos données avec l'assistance de l'IA

• Environnement Python et bases de l'analyse de données

  - Configurer un environnement de développement Python pour la Data Science.
  - Manipuler des structures de données avec NumPy.
  - Effectuer des opérations de base sur des tableaux numériques.

• Extraction et chargement de données avec Pandas

  - Lire des données depuis des fichiers CSV, Excel et bases de données.
  - Structurer des DataFrames Pandas.
  - Gérer les index et colonnes des DataFrames.

• Nettoyage et préparation de données

  - Identifier et traiter les valeurs manquantes.
  - Gérer les doublons et les erreurs de format.
  - Appliquer des transformations de données (filtrage, tri, agrégation).

• Analyse exploratoire de données (EDA)

  - Calculer des statistiques descriptives.
  - Utiliser des fonctions d'agrégation pour synthétiser les données.
  - Identifier des patterns et anomalies dans les jeux de données.

• Visualisation de données avec Matplotlib et Seaborn

  - Créer des graphiques statiques (histogrammes, nuages de points).
  - Représenter des distributions et des corrélations.
  - Personnaliser l'esthétique des visualisations.

• Introduction au Machine Learning avec Scikit-learn

  - Comprendre les concepts de base du Machine Learning (supervisé/non supervisé).
  - Préparer des données pour l'entraînement de modèles.
  - Appliquer des algorithmes de régression linéaire.

• Classification de données textuelles

  - Utiliser des techniques de vectorisation de texte.
  - Entraîner un modèle de classification avec Scikit-learn.
  - Évaluer la performance d'un modèle de classification.

• Traitement du Langage Naturel (NLP) et API d'IA

  - Intégrer une API NLP pour l'analyse de sentiments.
  - Extraire des entités nommées via une API d'IA.
  - Utiliser des modèles pré-entraînés pour des tâches NLP.

• Prédiction de séries temporelles

  - Préparer des données de séries temporelles.
  - Appliquer des modèles de prédiction (ex: ARIMA, Prophet).
  - Évaluer la précision des prévisions.

• Automatisation de scripts d'analyse

  - Structurer un script Python pour des tâches récurrentes.
  - Planifier l'exécution de scripts via des outils système.
  - Gérer les erreurs et les logs dans les scripts.

• Intégration avancée d'IA pour l'enrichissement de données

  - Enrichir des jeux de données avec des prédictions d'IA.
  - Utiliser des API d'IA pour la génération de caractéristiques.
  - Automatiser l'intégration de résultats d'IA dans des DataFrames.

• Cas pratiques et déploiement de scripts IA

  - Développer un script complet d'analyse de sentiments sur avis clients.
  - Mettre en œuvre un pipeline de classification de documents.
  - Présenter les résultats d'analyse et les prédictions.