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Informatique
Formation Maîtriser la Data Science avec Python et Scikit-learn
Découvrez comment maîtriser les compétences essentielles en Data Science avec Python et Scikit-learn. Cette formation pratique vous permettra de comprendre les concepts fondamentaux du Big Data, d'exploiter efficacement Python et Scikit-learn pour l'analyse, de créer des modèles performants et d'optimiser vos traitements de données.
Réponse sous 24h ouvrées
2835 € HTHT / personne
Durée21 h
FormatInter-entreprise
NiveauTout niveau
LieuFrance — Présentiel & Distanciel
- Maîtriser les concepts fondamentaux du Big Data
- Concevoir et évaluer des modèles de Machine Learning avec Python et Scikit-learn
- Analyser et visualiser efficacement des données avec Python
- Résoudre les problèmes liés au traitement de grandes quantités de données
01.Introduction à la Data Science et au Big Data
- —Définition et enjeux de la Data Science et du Big Data.
- —Rôles et responsabilités du Data Scientist.
- —Cycle de vie d'un projet Data Science (CRISP-DM).
02.Fondamentaux de Python pour la Data Science
- —Rappels sur les structures de données Python (listes, dictionnaires).
- —Manipulation des fonctions et modules.
- —Bonnes pratiques de codage Python.
03.Pandas pour la manipulation de données
- —Introduction aux DataFrames et Series.
- —Opérations de sélection, filtrage et agrégation.
- —Gestion des valeurs manquantes et des doublons.
04.NumPy pour l'algèbre linéaire
- —Manipulation des tableaux N-dimensionnels (ndarrays).
- —Opérations vectorielles et matricielles.
- —Utilisation de NumPy pour le calcul scientifique.
05.Visualisation de données avec Matplotlib et Seaborn
- —Création de graphiques basiques (histogrammes, nuages de points).
- —Personnalisation des visualisations.
- —Exploration des données par l'image.
06.Introduction au Machine Learning avec Scikit-learn
- —Concepts fondamentaux du Machine Learning (supervisé, non-supervisé).
- —Principes de l'apprentissage et de la généralisation.
- —Aperçu des principales familles d'algorithmes.
07.Préparation des données pour le Machine Learning
- —Normalisation et standardisation des features.
- —Encodage des variables catégorielles (One-Hot, Label Encoding).
- —Réduction de dimensionnalité (PCA).
08.Apprentissage supervisé : Régression
- —Modèles de régression linéaire et polynomiale.
- —Évaluation des modèles de régression (MSE, R²).
- —Prédiction de valeurs continues.
09.Apprentissage supervisé : Classification
- —Modèles de régression logistique, arbres de décision.
- —Évaluation des modèles de classification (Précision, Rappel, F1-score).
- —Prédiction de catégories.
10.Validation et Optimisation de Modèles
- —Cross-validation pour l'évaluation robuste.
- —Recherche d'hyperparamètres (Grid Search, Random Search).
- —Gestion du sur-apprentissage et du sous-apprentissage.
11.Apprentissage non supervisé et Clustering
- —Introduction au clustering (K-Means).
- —Analyse de la segmentation.
- —Interprétation des résultats de clustering.
12.Déploiement et cas d'usage pratiques
- —Pipelines de Machine Learning avec Scikit-learn.
- —Introduction au déploiement de modèles.
- —Étude de cas concrets et exemples applicatifs.
- —### Compétences Acquired
Maîtrise de l'écosystème Python Data Science
Exploiter efficacement Python, NumPy et Pandas pour l'exploration, la manipulation et la préparation de vastes jeux de données en vue d'analyses statistiques et de modélisation.
Conception et évaluation de modèles ML
Concevoir, entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning (régression, classification, clustering) avec Scikit-learn, en sélectionnant les algorithmes appropriés et en optimisant leurs performances.
Analyse et visualisation de données
Réaliser des analyses exploratoires de données (EDA) et concevoir des visualisations pertinentes avec Matplotlib et Seaborn pour extraire des insights et communiquer les résultats.
Résolution de problèmes Big Data
Appliquer les concepts du Big Data et les techniques de Data Science pour résoudre des problématiques concrètes, de la préparation des données à la mise en œuvre de solutions prédictives.
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
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Points forts de la formation
Maîtriser la Data Science avec Python et Scikit-learn — pourquoi la choisir ?
📊
Analyse de données avancée
Apprenez à manipuler et visualiser vos données avec Pandas, Matplotlib et Seaborn pour des insights approfondis et pertinents.
🤖
Machine Learning pratique
Concevez et évaluez des modèles de Machine Learning concrets avec Scikit-learn, développant ainsi des compétences applicables directement sur vos projets.
🔍
Fondamentaux du Big Data
Maîtrisez les concepts fondamentaux du Big Data pour mieux comprendre le contexte et les enjeux actuels de la data science.
💻
Python pour la Data Science
Renforcez vos compétences en Python spécifiquement pour la data science, en apprenant des techniques adaptées aux défis de l'analyse des données.
📈
Visualisation efficace des données
Acquérez des techniques de visualisation avancées pour transformer des données complexes en graphiques clairs et impactants.
⚙️
Résolution de problèmes data
Développez des stratégies pour traiter efficacement de grandes quantités de données, vous rendant opérationnel face aux défis de l'analytique.
Thématique
Questions clés
Tout ce que vous devez savoir sur Maîtriser la Data Science avec Python et Scikit-learn.
Poser une questionLes objectifs de la formation sont de maîtriser les concepts fondamentaux du Big Data, de concevoir et évaluer des modèles de Machine Learning avec Python et Scikit-learn, d'analyser et visualiser efficacement des données avec Python et de résoudre les problèmes liés au traitement de grandes quantités de données.
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Obtenez un devis personnalisé sous 24h — inter, intra ou sur-mesure.
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Financement
Financer Maîtriser la Data Science avec Python et Scikit-learn
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation Maîtriser la Data Science avec Python et Scikit-learn. 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.
Témoignages
Avis sur Maîtriser la Data Science avec Python et Scikit-learn
5.0/5· 3 avis vérifiés
“Je cherchais une montée en compétences rapide sur Maîtriser la Data Science avec Python et Scikit-learn — c'est exactement ce que j'ai obtenu. Programme bien calibré, supports clairs, formateur disponible.”
YS
Yann S.
Chef·fe de chantier · Groupe agroalimentaire
“Formation Maîtriser la Data Science avec Python et Scikit-learn suivie à distance, ce qui m'arrangeait bien vu mon emploi du temps chargé. La qualité pédagogique n'a rien à envier au présentiel.”
MG
Manon G.
Responsable commercial·e · Société d'ingénierie
“Grâce à Maîtriser la Data Science avec Python et Scikit-learn, j'ai enfin une vision claire et opérationnelle du sujet. Six mois après, je m'en sers au quotidien. Vraiment utile.”
AD
Anthony D.
Référent·e métier · ESN
IMI en chiffres
Satisfaction96%
Taux de réussite94%
À propos d'IMIEn savoir plus sur IMI
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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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FAQ
Questions fréquentes
Une question sur Maîtriser la Data Science avec Python et Scikit-learn ? Nos conseillers pédagogiques vous répondent sous 24h.
Contacter un conseiller- Connaissances de base en programmation (idéalement Python).
- Notions de statistiques sont un plus, mais non obligatoires.
- Forte motivation pour les défis liés aux données.
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