Analyse avancée de données avec Python

Les participants auront l'occasion d'explorer des concepts tels que l'apprentissage automatique supervisé et non supervisé, le clustering, la réduction de dimensionnalité, l'analyse de sentiments et la visualisation de données avancée.

En combinant des exposés théoriques, des études de cas et des exercices pratiques, cette formation permettra aux participants de développer une expertise avancée en matière d'analyse de données avec Python.

• Comprendre les concepts avancés de l'analyse de données.
• Maîtriser les techniques d'analyse de données volumineuses en utilisant Python.
• Utiliser des méthodes d'apprentissage automatique pour l'analyse prédictive.
• Explorer et analyser des données non structurées, telles que le texte.
• Visualiser et présenter les résultats de l'analyse de données de manière efficace.

Module 1. Introduction à l'analyse avancée de données

• Compréhension des concepts de base de l'analyse de données avancée.
• Différentes approches et techniques pour l'analyse de données volumineuses.
• Exploration des applications courantes de l'analyse avancée de données. 

2. Traitement des données volumineuses

• Utilisation de bibliothèques spécialisées pour le traitement des données volumineuses.
• Méthodes d'échantillonnage, de fractionnement et de parallélisation des données.
• Techniques de réduction de la dimensionnalité pour les données volumineuses. 

3. Apprentissage automatique supervisé et non supervisé

• Utilisation des méthodes d'apprentissage automatique supervisé pour la classification et la régression.
• Utilisation des méthodes d'apprentissage automatique non supervisé pour le clustering et la segmentation.
• Techniques d'évaluation et de sélection de modèles d'apprentissage automatique. 

4. Analyse textuelle et de sentiment

• Prétraitement des données textuelles pour l'analyse.
• Classification de texte et analyse de sentiment.
• Utilisation de techniques de traitement du langage naturel pour l'analyse de texte. 

5. Visualisation avancée des données

• Utilisation de bibliothèques de visualisation avancée, telles que Matplotlib, Seaborn et Plotly.
• Création de graphiques interactifs, de diagrammes de réseau et de cartes géographiques.
• Utilisation d'outils de visualisation pour communiquer efficacement les résultats. 

6. Méthodes d'exploration de données avancées 

• Techniques d'exploration de données, telles que l'analyse en composantes principales (ACP) et le t-SNE.
• Détection d'anomalies et identification de motifs dans les données.
• Utilisation d'algorithmes de clustering avancés pour regrouper les données. 

7. Utilisation de bibliothèques spécialisées pour l'analyse de données

• Utilisation de bibliothèques populaires de Python, telles que Pandas, NumPy et scikit-learn.
• Exploration de bibliothèques spécialisées pour l'analyse textuelle, telles que NLTK et spaCy.
• Utilisation d'outils avancés pour l'analyse visuelle et l'exploration de données, tels que Tableau.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les concepts avancés de l'analyse de données.
• Utiliser des techniques d'analyse de données volumineuses en utilisant Python.
• Appliquer des méthodes d'apprentissage automatique pour l'analyse prédictive.
• Analyser des données non structurées, telles que le texte.
• Visualiser et présenter les résultats de l'analyse de données de manière efficace.