Formation Formation Big Data et Data Science avec Python
Découvrez comment l'analyse de données massives peut transformer votre stratégie et améliorer votre prise de décision avec notre formation Big Data et Data Science avec Python. En 21 heures, vous maîtriserez les compétences clés en machine learning et serez en mesure d'analyser et de visualiser les résultats d'analyse. Préparez-vous aux défis du futur et devenez un expert en traitement de l'information.
Réponse sous 24h ouvrées
En intra la formation peut être entièrement sur mesure
- Maîtriser Python pour l'analyse et la manipulation de données
- Appliquer des algorithmes de Machine Learning pour la prise de décision
- Visualiser et communiquer les résultats d'analyse pour une meilleure compréhension
- Comprendre les bases du Big Data et du déploiement de Machine Learning
01.Introduction au Big Data et à la Data Science
- —Définition et enjeux du Big Data et de la Data Science
- —Concepts fondamentaux : Volume, Vélocité, Variété, Véracité, Valeur
- —Rôles et responsabilités du Data Scientist et de l'Ingénieur Big Data
- —Cycle de vie typique d'un projet data
- —Vue d'ensemble des outils et technologies clés de l'écosystème
02.Bases de Python pour la Data Science
- —Installation et environnement de développement (Anaconda, Jupyter)
- —Types de données et structures de contrôle (boucles, conditions)
- —Fonctions et modules en Python
- —Introduction aux bibliothèques clés : NumPy pour le calcul numérique
- —Premières manipulations de données avec NumPy
03.Manipulation de Données avec Pandas
- —Introduction aux DataFrames et Series de Pandas
- —Chargement et exploration de données (CSV, Excel)
- —Indexation, sélection et filtrage de DataFrames
- —Traitement des données manquantes et duplicats
- —Jointures, regroupements et agrégations de données
04.Visualisation de Données avec Matplotlib et Seaborn
- —Principes de bonne visualisation de données
- —Création de graphiques statistiques basiques avec Matplotlib (histogrammes, nuages de points)
- —Visualisations avancées avec Seaborn (boîtes à moustaches, cartes de chaleur)
- —Personnalisation des graphiques (titres, étiquettes, légendes)
- —Interprétation des visualisations pour la prise de décision
05.Algorithmes de Machine Learning Supervisé (1/2)
- —Introduction au Machine Learning : apprentissage supervisé vs non supervisé
- —Régression Linéaire : théorie, entraînement et interprétation
- —K-plus proches voisins (KNN) pour la classification et la régression
- —Mesures d'évaluation pour la régression (MAE, MSE, R²)
- —Application pratique avec scikit-learn
06.Algorithmes de Machine Learning Supervisé (2/2)
- —Régression Logistique pour la classification binaire et multi-classe
- —Arbres de Décision : principe, construction et interprétation
- —Forêts Aléatoires (Random Forests) : amélioration des arbres de décision
- —Mesures d'évaluation pour la classification (précision, rappel, F1-score, courbe ROC)
- —Préparation des données pour ces modèles
07.Algorithmes de Machine Learning Non Supervisé
- —Introduction au clustering : découvrir des structures cachées
- —Algorithme K-Means : principe, exécution et interprétation des clusters
- —Introduction à la réduction de dimensionnalité : ACP (Analyse en Composantes Principales)
- —Cas d'usage du clustering et de la réduction de dimensionnalité
- —Évaluation rudimentaire des résultats de clustering
08.Optimisation et Évaluation des Modèles ML
- —Sur-apprentissage (Overfitting) et Sous-apprentissage (Underfitting)
- —Validation croisée (K-fold Cross-Validation) pour une évaluation robuste
- —Recherche d'hyperparamètres : Grid Search et Random Search
- —Pipelines scikit-learn pour automatiser les workflows
- —Rapports d'évaluation complets des modèles
09.Introduction aux Bases de Données NoSQL et Big Data
- —Concepts fondamentaux des bases de données NoSQL (vs SQL)
- —Types de NoSQL : Clé-Valeur, Document, Colonne, Graphe
- —Introduction à Apache Spark pour le traitement distribué
- —Premiers pas avec PySpark : RDDs et DataFrames distribués
- —Cas d'usage des bases NoSQL et de Spark dans le Big Data
10.Déploiement et Mise en Production des Modèles
- —Bonnes pratiques pour un code de production
- —Sérialisation et chargement des modèles (Pickle, Joblib)
- —Création d'une API simple avec Flask pour exposer un modèle
- —Concepts de déploiement (conteneurisation avec Docker - initiation)
- —Monitoring et maintenance rudimentaire des modèles
11.Projet Pratique et Approfondissement
- —Réalisation d'un projet de Data Science de bout en bout
- —Nettoyage, préparation, modélisation et évaluation
- —Utilisation de toutes les compétences acquises
- —Présentation et analyse des résultats du projet
- —Questions-réponses et ressources pour aller plus loin
Maîtriser Python pour l'analyse et la manipulation de données
Utiliser Python et ses bibliothèques (NumPy, Pandas) pour collecter, nettoyer, transformer et structurer des ensembles de données complexes en vue de leur analyse et modélisation.
Appliquer des algorithmes de Machine Learning
Concevoir, entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning supervisés (régression, classification) et non supervisés (clustering) avec scikit-learn pour résoudre des problématiques data concrètes.
Visualiser et communiquer les résultats d'analyse
Créer des visualisations de données pertinentes avec Matplotlib et Seaborn, et interpréter les résultats pour faciliter la prise de décision stratégique à partir des insights extraits.
Comprendre les bases du Big Data et du déploiement ML
Appréhender les concepts clés du Big Data (NoSQL, Spark) et les principes fondamentaux du déploiement de modèles de Machine Learning pour une mise en production efficace.
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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Formation Big Data et Data Science avec Python — pourquoi la choisir ?
Maîtrise de Python ciblée
Apprenez à utiliser Python spécifiquement pour l'analyse de données, avec des modules pratiques sur la manipulation de données via Pandas.
Visualisation efficace
Développez vos compétences en visualisation de données grâce à des outils comme Matplotlib et Seaborn, pour des présentations percutantes.
Initiation au Machine Learning
Découvrez les fondamentaux des algorithmes de Machine Learning supervisé, essentiels pour prendre des décisions basées sur les données.
Nettoyage de données expert
Apprenez les techniques de nettoyage et de préparation des données, une étape cruciale pour garantir l'intégrité de vos analyses.
Compréhension du Big Data
Intégrez les bases du Big Data dans votre apprentissage, vous préparant à des défis d'analyse à grande échelle.
Formation pour tous niveaux
Que vous soyez débutant ou expert, cette formation est conçue pour s'adapter à votre niveau et à vos besoins spécifiques.
Questions clés
Tout ce que vous devez savoir sur Formation Big Data et Data Science avec Python.
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Financer Formation Big Data et Data Science avec Python
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation Formation Big Data et Data Science avec Python. 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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Nos conseillers pédagogiques analysent votre situation et vous orientent vers la solution la plus avantageuse.
Formation Big Data et Data Science avec Python en situation
“Un participant a appliqué ses nouvelles compétences en Python pour automatiser l'analyse de données, réduisant le temps de traitement de plusieurs heures à quelques minutes.”
“Un autre participant a utilisé des techniques de visualisation de données pour présenter des résultats d'analyse lors d'une réunion, facilitant la prise de décision.”
IMI en chiffres
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Notre mission
Former des professionnels avec des méthodes immédiatement applicables sur le terrain.
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Notre approche
Des formations pensées par des experts pour répondre aux réalités de chaque métier.
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Questions fréquentes
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