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Data Science - Python

réf : BDT-PYT

Objectif de formation : Au terme de la formation l’apprenant aura pris en main les outils, bibliothèques et modules Python pour détenir des compétences de base en Data Science.

Objectifs pédagogiques

  • Avoir une vue d’ensemble de l’écosystème scientifique de Python
  • Connaître les librairies scientifiques incontournables pour la science des données
  • Manipuler des données volumineuses avec Python
  • Apprivoiser l’intérêt de la Data Visualisation
  • Créer des visualisation des données avec Python

Pré-requis

Utilisation régulière du langage Python

Public concerné

Développeur, ingénieurs chercheurs, Data scientists, Data analysts…

Programme

  • Tour d’horizon de l’écosystème
  • Recherche et jugement des librairies
  • Outils et logiciels de la Data Science
  • Anaconda : distribution scientifique
  • Intérêt et utilisation de l’environnement virtuel
  • Interprétateur IPython & serveur Jupyter
  • Best practices des projets de data science
  • Format de fichiers scientifiques et librairies

Travaux pratiques

Mise en place d’un environnement de développement

  • Présentation de SciPy Stack
  • Numpy
  • SciPy & Numpy : usages complémentaires
  • Pandas
  • Matplotlib

Travaux pratiques

Mesure de performances, traitement d’images, analyse statistiques…

  • Tour d’horizon des librairies de visualisation
  • Les librairies orientées desktop
  • Les librairies orientées web
  • Les librairies pour la 3D
  • Les librairies cartographiques
  • Les librairies big data

Travaux pratiques

Utilisations des différentes librairies, visualisation et création de tableaux de bord

  • Intérêts et usages
  • PyViz & HoloViz
  • SuperSet, Mayavi, Paraview & VisIt

Travaux pratiques

Manipulation des outils présentés

  • Tour d’horizon des principaux formats de fichiers scientifiques
  • Manipulation de données volumineuses

Équipe pédagogique

Professionnel expert technique et pédagogique

Moyens pédagogiques et techniques

  • Espace intranet de formation.
  • Documents supports de formation projetés.
  • Exposés théoriques
  • Étude de cas concrets
  • Mise à disposition en ligne de documents supports à la suite de la formation.

Dispositif de suivi

  • Émargement numérique.
  • Mises en situation.
  • Formulaires d’évaluation de la formation.
  • Certificat de réalisation de l’action de formation.

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