Formation Data Science avec Python (Scikitlearn)
Maîtriser la Data Science avec Python et Scikit-learn
Développez vos compétences en Data Science avec Python et Scikit-learn pour booster votre carrière dans le secteur de la data. Apprenez à manipuler et préparer des données, à appliquer des algorithmes de Machine Learning et à construire un pipeline Data Science de bout en bout. Transformez vos données brutes en informations exploitables et prises de décision éclairées.
Réponse sous 24h ouvrées
En intra la formation peut être entièrement sur mesure
- Apprendre les bases de Python et de la bibliothèque Pandas pour la manipulation et la préparation des données
- Comprendre les principes de base de la Machine Learning et de la modélisation avec Scikit-learn
- Apprendre à évaluer et à optimiser des modèles prédictifs pour améliorer les performances des algorithmes
- Construire un pipeline Data Science de bout en bout pour la prise de décision éclairée
01.Introduction à la Data Science et Python pour le Machine Learning
- —Comprendre les fondations de la Data Science
- —Installer et configurer l'environnement Python (Anaconda, Jupyter)
- —Révision des bases de Python pour l'analyse de données (Numpy, Pandas)
02.Manipulation de Données avec Pandas I : Acquisition et Nettoyage
- —Importation de données (CSV, Excel, bases de données)
- —Exploration initiale des jeux de données (shape, info, describe)
- —Gestion des valeurs manquantes et types de données
03.Manipulation de Données avec Pandas II : Transformation et Agrégation
- —Filtrage, sélection et tri des données
- —Opérations de groupement et agrégation (groupby, pivot_table)
- —Fusion et jointure de DataFrames
04.Visualisation de Données avec Matplotlib et Seaborn
- —Utiliser Matplotlib pour des tracés basiques (histogrammes, scatters)
- —Créer des visualisations avancées avec Seaborn (distributions, corrélations)
- —Interpréter les graphiques pour l'exploration de données
05.Préparation des Données pour le Machine Learning avec Scikit-learn
- —Encodage des variables catégorielles (OneHotEncoder, LabelEncoder)
- —Normalisation et standardisation des données (StandardScaler, MinMaxScaler)
- —Séparation des jeux de données (train_test_split)
06.Algorithmes de Classification : K-NN et SVM
- —Comprendre le fonctionnement de K-Nearest Neighbors (K-NN)
- —Appliquer les Support Vector Machines (SVM)
- —Évaluation des performances de K-NN et SVM
07.Évaluation des Modèles de Machine Learning
- —Métriques d'évaluation pour la classification (précision, rappel, F1-score, AUC)
- —Métriques d'évaluation pour la régression (RMSE, MAE, R²)
- —Matrices de confusion et courbes ROC
08.Techniques d'Optimisation des Hyperparamètres
- —Validation croisée (Cross-validation)
- —Recherche de grille (Grid Search)
- —Recherche aléatoire (Random Search)
09.Pipeline complet de Machine Learning et déploiement basique
- —Construire un pipeline de Machine Learning de bout en bout
- —Sauvegarder et charger des modèles
- —Présentation des premières étapes de déploiement d'un modèle
Manipuler et préparer des données avec Python (Pandas)
Collecter, nettoyer, transformer et explorer des jeux de données complexes à l'aide des bibliothèques Python (Numpy, Pandas), les rendant exploitables pour l'analyse et la modélisation.
Appliquer des algorithmes de Machine Learning (Scikit-learn)
Implémenter et évaluer des modèles de régression et classification (Linéaire, Logistique, K-NN, SVM, Arbres, Forêts) avec Scikit-learn, pour résoudre des problèmes concrets en Data Science.
Évaluer et optimiser des modèles prédictifs
Choisir et appliquer les métriques d'évaluation appropriées pour les modèles de ML, et optimiser leurs performances par des techniques avancées (validation croisée, Grid/Random Search).
Construire un pipeline Data Science de bout en bout
Du pré-traitement des données à l'évaluation du modèle, concevoir et mettre en œuvre un flux de travail complet en Machine Learning pour passer des données brutes aux insights opérationnels.
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.
Maîtriser la Data Science avec Python et Scikit-learn — pourquoi la choisir ?
Apprentissage pratique de Python
Maîtrisez les bases de Python à travers des exercices pratiques, vous préparant efficacement à la manipulation de données dès le premier module.
Manipulation avancée avec Pandas
Explorez des techniques avancées de nettoyage et transformation de données avec Pandas, essentielles pour toute analyse de données réussie.
Initiation au Machine Learning
Comprenez les fondements du Machine Learning et apprenez à construire des modèles prédictifs avec Scikit-learn, même si vous débutez.
Évaluation des modèles prédictifs
Découvrez comment évaluer et optimiser vos modèles pour garantir des performances maximales, un atout majeur dans le domaine de la Data.
Pipeline Data Science complet
Construisez un pipeline Data Science de bout en bout, vous permettant de prendre des décisions éclairées basées sur des données concrètes.
Visualisation efficace des données
Apprenez à visualiser vos données avec Matplotlib et Seaborn, rendant vos résultats plus accessibles et convaincants.
Questions clés
Tout ce que vous devez savoir sur Maîtriser la Data Science avec Python et Scikit-learn.
Poser une questionFormez-vous avec les meilleurs experts IMI Executive Solutions.
Maîtriser la Data Science avec Python et Scikit-learn vous intéresse ?
Obtenez un devis personnalisé sous 24h — intra ou sur-mesure.
Maîtriser la Data Science avec Python et Scikit-learn vous intéresse ?
Obtenez un devis personnalisé sous 24h — intra ou sur-mesure.
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.
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.
Maîtriser la Data Science avec Python et Scikit-learn en situation
“Après la formation, un participant a utilisé Python pour nettoyer un jeu de données complexe, en appliquant les techniques de gestion des valeurs manquantes qu'il avait apprises.”
“Un autre participant a créé des visualisations avancées avec Seaborn pour présenter les résultats d'une analyse de données lors d'une réunion d'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
- 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
Questions fréquentes
Une question sur Maîtriser la Data Science avec Python et Scikit-learn ? Nos conseillers pédagogiques vous répondent sous 24h.
Contacter un conseillerDemandez un devis pour Maîtriser la Data Science avec Python et Scikit-learn
Rejoignez les centaines de professionnels qui ont déjà boosté leurs compétences grâce à cette formation.
Réponse sous 24h · Certifié Qualiopi · Sans engagement