Shopping cart
Your cart empty!
Intelligence Artificielle
Formation Data Science avec Python : Analyse et prédiction
Apprenez à tirer parti de vos données avec Data Science et Python. Cette formation vous initiera à l'analyse et la prédiction de données, vous permettant d'améliorer vos décisions d'affaires et d'innover dans votre secteur. Les compétences acquises seront applicables à divers cas d'usage, allant de la prédiction immobilière à la classification d'e-mails.
Réponse sous 24h ouvrées
945 € HTHT / personne
Durée21 heures
FormatInter-entreprise
NiveauTout niveau
LieuFrance — Présentiel & Distanciel
- Acquérir les compétences nécessaires pour l'analyse et la prédiction de données avec Python
- Comprendre les principes de la manipulation de données structurées avec Pandas
- Apprendre à construire et évaluer des modèles de régression linéaire et logistique
- Développer l'interprétation des résultats prédictifs pour améliorer les décisions d'affaires
01.Introduction à l'environnement Python pour la Data Science
- —Installer et configurer un environnement de développement Python.
- —Utiliser les librairies NumPy pour la manipulation de tableaux numériques.
- —Appliquer les opérations de base sur les structures de données NumPy.
02.Manipulation de données structurées avec Pandas
- —Importer des données depuis divers formats (CSV, Excel) avec Pandas.
- —Manipuler des DataFrames : sélection, filtrage, agrégation.
- —Gérer les valeurs manquantes et les doublons dans un DataFrame.
03.Nettoyage et préparation des données
- —Appliquer des techniques de nettoyage de données (gestion des outliers).
- —Effectuer du Feature engineering : création de nouvelles variables.
- —Transformer des variables catégorielles en variables numériques.
04.Analyse exploratoire de données (EDA) - Partie 1
- —Calculer des statistiques descriptives avec Pandas.
- —Visualiser des distributions de variables avec Matplotlib.
- —Identifier des corrélations entre variables avec Seaborn.
05.Analyse exploratoire de données (EDA) - Partie 2
- —Créer des graphiques avancés (nuages de points, boîtes à moustaches) avec Seaborn.
- —Interpréter les relations entre variables pour l'analyse prédictive.
- —Présenter les résultats de l'EDA de manière synthétique.
06.Introduction au Machine Learning et Régression Linéaire
- —Comprendre les principes fondamentaux du Machine Learning supervisé.
- —Construire un modèle de Régression linéaire simple avec Scikit-learn.
- —Interpréter les coefficients d'un modèle de régression linéaire.
07.Régression Linéaire Multiple et Évaluation
- —Construire un modèle de Régression linéaire multiple avec Scikit-learn.
- —Évaluer la performance d'un modèle de régression avec le R² et le RMSE.
- —Appliquer la validation croisée pour une évaluation robuste du modèle.
08.Introduction à la Classification et Régression Logistique
- —Comprendre les principes de la Classification.
- —Construire un modèle de Régression logistique avec Scikit-learn.
- —Interpréter les probabilités prédites par un modèle logistique.
09.Évaluation des modèles de Classification
- —Calculer la précision, le rappel et le score F1 d'un modèle de classification.
- —Utiliser la matrice de confusion pour analyser les erreurs de classification.
- —Appliquer la validation croisée pour évaluer un modèle de classification.
10.Optimisation des hyperparamètres et pipelines
- —Optimiser les hyperparamètres d'un modèle avec GridSearchCV.
- —Construire des pipelines de traitement de données et de modélisation.
- —Comparer les performances de différents modèles prédictifs.
11.Cas d'usage : Prédiction du prix immobilier
- —Appliquer les techniques de régression pour prédire le prix d'un bien immobilier.
- —Effectuer du Feature engineering spécifique aux données immobilières.
- —Interpréter les facteurs influençant la prédiction du prix.
12.Cas d'usage : Classification d'e-mails (spam/non-spam)
- —Appliquer les techniques de classification pour identifier les spams.
- —Préparer des données textuelles pour la modélisation.
- —Évaluer la performance du modèle de classification d'e-mails.
Manipulation de données structurées avec Pandas
Utiliser les DataFrames Pandas pour importer, filtrer, agréger et transformer des jeux de données tabulaires issus de diverses sources (CSV, Excel, bases de données).
Construction de modèles de régression
Développer des modèles de régression linéaire et logistique avec Scikit-learn pour prédire des variables continues ou classer des observations binaires.
Évaluation de la performance des modèles
Appliquer des métriques d'évaluation (RMSE, R², précision, rappel) et des techniques de validation croisée pour quantifier la robustesse et la généralisation des modèles prédictifs.
Interprétation des résultats prédictifs
Analyser les coefficients de régression, les matrices de confusion et les courbes ROC pour comprendre les facteurs influençant les prédictions et la performance du modèle.
Financement
Cette formation est finançable via OPCO, plan de développement des compétences ou FAF. Nos conseillers prennent en charge le montage de votre dossier.
Simuler mon financement
Ils ont suivi cette formation
Rejoignez nos participants et développez vos compétences avec les experts IMI.
Points forts de la formation
Data Science avec Python : Analyse et prédiction — pourquoi la choisir ?
🎯
Expertise en Python appliqué
Maîtrisez l'environnement Python spécifiquement pour la Data Science, acquérant des compétences directement applicables dans votre quotidien professionnel.
📊
Manipulation avancée avec Pandas
Apprenez à manipuler des données structurées avec Pandas, un outil incontournable pour les analystes de données, garantissant une efficacité maximale.
🔍
Analyse exploratoire approfondie
Développez vos compétences en EDA sur deux modules distincts, vous permettant de découvrir des insights cachés dans vos données.
📈
Modèles de prédiction robustes
Construisez et évaluez des modèles de régression linéaire et logistique, essentiels pour des prévisions précises dans vos projets.
📉
Nettoyage et préparation des données
Acquérez des techniques de nettoyage de données qui sont fondamentales pour garantir la qualité de vos analyses et prédictions.
🚀
Décisions d'affaires éclairées
Interprétez les résultats prédictifs pour améliorer vos décisions d'affaires, faisant de vous un acteur clé dans votre organisation.
Thématique
Questions clés
Tout ce que vous devez savoir sur Data Science avec Python : Analyse et prédiction.
Poser une questionPandas, NumPy, Scikit-learn et Matplotlib sont les principaux outils utilisés pendant la formation.
Formez-vous avec les meilleurs experts IMI Executive Solutions.
Data Science avec Python : Analyse et prédiction vous intéresse ?
Obtenez un devis personnalisé sous 24h — inter, intra ou sur-mesure.
Data Science avec Python : Analyse et prédiction vous intéresse ?
Obtenez un devis personnalisé sous 24h — inter, intra ou sur-mesure.
Financement
Financer Data Science avec Python : Analyse et prédiction
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation Data Science avec Python : Analyse et prédiction. 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.
En savoir plus
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…).
En savoir plus
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.
En savoir plus
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.
En savoir plus
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.
En savoir plus
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.
En savoir plusBesoin d'aide pour choisir votre dispositif ?
Nos conseillers pédagogiques analysent votre situation et vous orientent vers la solution la plus avantageuse.
Témoignages
Avis sur Data Science avec Python : Analyse et prédiction
4.7/5· 3 avis vérifiés
“Formation Data Science avec Python : Analyse et prédiction au top. Court mais efficace, on ne perd pas de temps. J'ai appris plus en 2 jours qu'en plusieurs années d'autodidaxie.”
ML
Marie-Claire L.
Responsable qualité · Clinique privée
“Très contente de cette formation Data Science avec Python : Analyse et prédiction. L'animatrice était pédagogue et patiente. Les exercices pratiques m'ont permis de gagner confiance avant de me lancer.”
NP
Nicolas P.
Chargé·e de clientèle · Mairie
“Data Science avec Python : Analyse et prédiction : une formation que j'aurais aimé faire bien plus tôt dans ma carrière. Les fondamentaux sont bien posés et les ateliers pratiques font vraiment la différence.”
CD
Céline D.
Technicien·ne spécialisé·e · Grand groupe industriel
IMI en chiffres
Satisfaction96%
Taux de réussite94%
À propos d'IMIEn savoir plus sur IMI
L'expertise IMI au service de votre développement professionnel
Notre mission
Former des professionnels avec des méthodes immédiatement applicables sur le terrain.
- Certifié Qualiopi
- Formateurs experts
- 100% opérationnel
Notre approche
Des formations pensées par des experts pour répondre aux réalités de chaque métier.
- Personnalisé & sur-mesure
- +10 ans d'expertise
- Résultats mesurables
FAQ
Questions fréquentes
Une question sur Data Science avec Python : Analyse et prédiction ? Nos conseillers pédagogiques vous répondent sous 24h.
Contacter un conseillerConnaissances fondamentales en programmation Python (variables, boucles, fonctions). Notions de base en statistiques descriptives (moyenne, médiane, écart-type). Familiarité avec l'environnement de développement (Jupyter Notebook ou IDE).
Inscrivez-vous à Data Science avec Python : Analyse et prédiction
Rejoignez les 1 200+ professionnels qui ont déjà boosté leurs compétences grâce à cette formation.
Réponse sous 24h · Certifié Qualiopi · Sans engagement