Formation Data Science avec Python, certification API Society (Réf. PYS)
Maîtrisez la Data Science avec Python pour l'analyse de données
Découvrez comment les entreprises utilisent la Data Science pour prendre des décisions éclairées et améliorer leurs performances. En maîtrisant les compétences de la Data Science avec Python, vous serez en mesure de relever les défis de l'analyse de données et de booster votre carrière. Ce cours vous offrira les connaissances et les outils nécessaires pour devenir un expert en Data Science.
Réponse sous 24h ouvrées
En intra la formation peut être entièrement sur mesure
- Apprendre les fondamentaux de la Data Science et son application avec Python
- Maîtriser les outils essentiels de la Data Science, tels que les librairies Pandas, NumPy et Matplotlib
- Apprendre à visualiser et interpréter les données à l'aide de techniques de visualisation de données
- Apprendre à appliquer des modèles de Machine Learning pour prédire les résultats et prendre des décisions éclairées
01.Introduction à la Data Science et l'écosystème Python
- —Définition et rôle de la Data Science
- —Cycle de vie d'un projet Data Science
- —Présentation de Python pour la Data Science (Anaconda, Jupyter)
- —Installation et configuration de l'environnement Python
02.Fondamentaux de Python pour la Data Science
- —Types de données et variables
- —Structures de contrôle (boucles, conditions)
- —Fonctions et modules
- —Introduction aux bibliothèques clés (NumPy, Pandas)
03.Manipulation de données avec Pandas I : Les bases
- —Introduction aux DataFrames et Series
- —Lecture et écriture de données (CSV, Excel)
- —Indexation et sélection de données
- —Opérations de base (filtrage, tri)
04.Visualisation des données avec Matplotlib et Seaborn
- —Introduction à la visualisation de données
- —Création de graphiques statistiques basiques (histogrammes, barres, nuages de points)
- —Personnalisation des visualisations
- —Présentation de Seaborn pour des graphiques avancés
05.Statistiques descriptives et exploration des données (EDA)
- —Mesures de tendance centrale et de dispersion
- —Distribution des données
- —Corrélation et causalité
- —Réalisation d'une Analyse Exploratoire de Données (EDA) de bout en bout
06.Introduction au Machine Learning avec Scikit-learn
- —Définition du Machine Learning (ML)
- —Types de ML : supervisé, non supervisé, renforcement
- —Cycle de vie d'un projet ML
- —Présentation de Scikit-learn
07.Apprentissage supervisé I : Régression linéaire
- —Principes de la régression linéaire simple et multiple
- —Préparation des données pour la régression
- —Entraînement et évaluation d'un modèle de régression
- —Interprétation des résultats
08.Apprentissage supervisé II : Classification (KNN, Régression Logistique)
- —Principes de la classification
- —K-Nearest Neighbors (KNN)
- —Régression Logistique
- —Métriques d'évaluation de classification (précision, rappel, F1-score)
09.Techniques d'évaluation et d'optimisation de modèles
- —Entraînement, validation et test sets
- —Cross-validation
- —Métriques d'évaluation avancées (ROC AUC)
- —Sur-apprentissage et sous-apprentissage
10.Cas pratique de Data Science de A à Z
- —Mise en œuvre d'un projet complet sur un dataset réel
- —Acquisition et nettoyage des données
- —Analyse Exploratoire de Données approfondie
- —Construction et évaluation d'un modèle prédictif
11.Préparation à la certification API Society et cas d'usage
- —Révision des concepts clés pour l'examen API Society
- —Exemples de questions type certification
- —Discussion sur les cas d'usage de la Data Science en entreprise
- —Prochaines étapes et ressources pour l'apprentissage continu
Manipuler et préparer des données avec Python
Traiter, nettoyer, fusionner et transformer de grands ensembles de données structurées et non structurées en utilisant efficacement les bibliothèques Python comme Pandas et NumPy pour l'analyse.
Visualiser et interpréter des données
Créer des visualisations de données significatives et informatives (histogrammes, nuages de points, cartes de chaleur) avec Matplotlib et Seaborn pour l'exploration et la communication des insights.
Appliquer des modèles de Machine Learning
Construire, entraîner et évaluer des modèles de régression et de classification (linéaire, logistique, KNN) à l'aide de Scikit-learn, et interpréter leurs performances.
Mener un projet de Data Science de bout en bout
Réaliser l'intégralité du cycle de vie d'un projet Data Science, de l'exploration des données à la modélisation prédictive, en résolvant des problèmes réels avec Python.
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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Ils ont suivi cette formation
Rejoignez nos participants et développez vos compétences avec les experts IMI.
Maîtrisez la Data Science avec Python pour l'analyse de données — pourquoi la choisir ?
Approche pratique et concrète
Plongez directement dans des cas d'utilisation réels avec Python et apprenez à manipuler des données à l'aide de Pandas et NumPy.
Visualisation avancée
Maîtrisez les techniques de visualisation de données avec Matplotlib et Seaborn pour des présentations percutantes et des analyses approfondies.
Initiation au Machine Learning
Découvrez les bases du Machine Learning et apprenez à appliquer des modèles prédictifs pour une prise de décision éclairée.
Exploration des données approfondie
Développez vos compétences en statistiques descriptives et en exploration des données (EDA) pour mieux comprendre vos datasets.
Accessibilité pour tous niveaux
Cette formation est conçue pour les débutants et les développeurs Python, garantissant une progression adaptée à chaque participant.
Contenu certifié et structuré
Bénéficiez d'un programme certifié Qualiopi, offrant une formation de qualité en Data Science avec un encadrement professionnel.
Questions clés
Tout ce que vous devez savoir sur Maîtrisez la Data Science avec Python pour l'analyse de données.
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Financer Maîtrisez la Data Science avec Python pour l'analyse de données
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation Maîtrisez la Data Science avec Python pour l'analyse de données. 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.
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.
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Nos conseillers pédagogiques analysent votre situation et vous orientent vers la solution la plus avantageuse.
Maîtrisez la Data Science avec Python pour l'analyse de données en situation
“De retour au travail, elle a utilisé Python pour automatiser l'analyse des données, ce qui a considérablement réduit le temps de traitement.”
“Il a commencé à créer des visualisations dynamiques pour présenter les résultats de son analyse, facilitant la prise de décision au sein de l'équipe.”
IMI en chiffres
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
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Notre approche
Des formations pensées par des experts pour répondre aux réalités de chaque métier.
- Personnalisé & sur-mesure
- +10 ans d'expertise
- Résultats mesurables
Questions fréquentes
Une question sur Maîtrisez la Data Science avec Python pour l'analyse de données ? Nos conseillers pédagogiques vous répondent sous 24h.
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