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Intelligence Artificielle
Formation Python pour la Data : Scripter et analyser vos données avec l'assistance de l'IA
Découvrez comment tirer parti de l'intelligence artificielle pour analyser et enrichir vos données avec Python. Cette formation vous initiera aux concepts clés de l'analyse de données avec Python, vous permettant d'extraire et de transformer vos données, d'effectuer des analyses exploratoires et d'intégrer des modèles de machine learning et des API d'intelligence artificielle pour une prédiction précise.
Réponse sous 24h ouvrées
2835 € HTHT / personne
Durée21 h
FormatInter-entreprise
NiveauTout niveau
LieuFrance — Présentiel & Distanciel
- Apprendre les bases de Python pour l'analyse de données
- Utiliser Pandas et NumPy pour l'analyse exploratoire de données
- Intégrer des modèles de Machine Learning pour la prédiction et l'enrichissement de données
- Savoir intégrer des API d'intelligence artificielle pour des analyses plus approfondies
01.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.
02.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.
03.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).
04.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.
05.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.
06.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.
07.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.
08.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.
09.Prédiction de séries temporelles
- —Préparer des données de séries temporelles.
- —Appliquer des modèles de prédiction (ex: ARIMA, Prophet).
- —Évaluer la précision des prévisions.
10.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.
11.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.
12.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.
Extraction & Transformation de Données Python
Écrire des scripts Python pour extraire des données de sources variées et les transformer en formats exploitables, en utilisant des bibliothèques comme Pandas pour le nettoyage et la structuration.
Analyse Exploratoire avec Pandas & NumPy
Réaliser des analyses exploratoires de données (EDA) en Python, en manipulant des DataFrames avec Pandas et en effectuant des calculs numériques avec NumPy pour identifier des tendances et des anomalies.
Intégration d'API d'IA pour l'Analyse
Intégrer des API d'IA externes (ex: NLP pour l'analyse de sentiments) dans des scripts Python pour enrichir des jeux de données ou automatiser des tâches de classification et de prédiction.
Automatisation d'Analyses avec Machine Learning
Développer des scripts Python intégrant des modèles de Machine Learning (Scikit-learn) pour automatiser la prédiction, la classification ou la détection de patterns sur des données structurées et non structurées.
Financement
Cette formation est finançable via OPCO, plan de développement des compétences ou FAF. Nos conseillers prennent en charge le montage de votre dossier.
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Points forts de la formation
Python pour la Data : Scripter et analyser vos données avec l'assistance de l'IA — pourquoi la choisir ?
🎯
Formation pratique et interactive
Participez à des ateliers pratiques où vous appliquerez immédiatement vos compétences en Python pour l'analyse de données.
📊
Analyse exploratoire avec Pandas
Maîtrisez l'utilisation de Pandas pour l'extraction et le nettoyage de données, essentiel pour une analyse approfondie et efficace.
🤖
Intégration de l'IA
Apprenez à intégrer des API d'intelligence artificielle pour enrichir vos analyses, vous plaçant à la pointe des technologies actuelles.
📈
Machine Learning simplifié
Initiez-vous au Machine Learning avec Scikit-learn, en réalisant des prédictions concrètes sur vos données.
🖼️
Visualisation efficace des données
Découvrez comment créer des visualisations percutantes avec Matplotlib et Seaborn pour présenter vos analyses de manière claire.
🌐
Adapté à tous niveaux
Que vous soyez débutant ou déjà expérimenté, cette formation est conçue pour s'adapter à votre niveau et améliorer vos compétences.
Thématique
Questions clés
Tout ce que vous devez savoir sur Python pour la Data : Scripter et analyser vos données avec l'assistance de l'IA.
Poser une questionPandas, NumPy, Python, API d'intelligence artificielle, Machine Learning
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Financer Python pour la Data : Scripter et analyser vos données avec l'assistance de l'IA
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation Python pour la Data : Scripter et analyser vos données avec l'assistance de l'IA. Nos conseillers vous accompagnent pour identifier la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO (Opérateurs de Compétences) peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l’alternance. Renseignez-vous auprès de votre OPCO de rattachement.
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FAF
Aide à la formation pour les indépendants
Les Fonds d’Assurance Formation (FAF) financent les formations des travailleurs indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d’entreprise. Le financement dépend de votre code NAF/APE et de l’organisme auquel vous cotisez (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
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FranceTravail
Des aides pour les demandeurs d’emploi
France Travail (ex-Pôle emploi) peut financer vos formations via des dispositifs comme l’AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour valider votre projet et vérifier votre éligibilité.
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Employeur
Votre entreprise peut financer votre formation.
Votre entreprise dispose d’un budget dédié à la formation. Rapprochez vous de la direction, du manager ou du service ressources humaines de votre entreprise pour en savoir plus.
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Région
Aides régionales pour la formation professionnelle
Les conseils régionaux proposent des aides financières pour favoriser l’accès à la formation, en particulier pour les jeunes, les demandeurs d’emploi ou les personnes en reconversion. Ces aides varient selon les régions.
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FNE Formation
Un soutien pour les entreprises en transformation
Le FNE-Formation accompagne les entreprises confrontées à des mutations économiques (transformation digitale, écologique, etc.). Il permet de financer les parcours de formation de leurs salariés, souvent à hauteur de 50 à 100 %, selon les cas.
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Questions fréquentes
Une question sur Python pour la Data : Scripter et analyser vos données avec l'assistance de l'IA ? Nos conseillers pédagogiques vous répondent sous 24h.
Contacter un conseillerConnaissances fondamentales en programmation Python (variables, boucles, fonctions). Familiarité avec les concepts de base de l'analyse de données (moyenne, médiane, écart-type). Compréhension des structures de données (listes, dictionnaires).
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