Introduction à l’analyse de données à Python
Nombre d'heure : 0h
Cette formation est conçue pour les personnes souhaitant acquérir les compétences nécessaires pour analyser et traiter des données en utilisant le langage Python. L'analyse de données est une discipline clé dans le domaine du Big Data et de l'intelligence artificielle, permettant d'extraire des informations précieuses et des connaissances à partir de grands ensembles de données. Cette formation mettra l'accent sur les concepts fondamentaux de l'analyse de données, les techniques de préparation et de nettoyage des données, les méthodes d'exploration et de visualisation des données, ainsi que l'application des algorithmes d'apprentissage automatique pour l'analyse prédictive.
Les points forts de la formation
Les participants bénéficieront d'une combinaison équilibrée de présentations théoriques, d'exemples pratiques et d'exercices guidés, ce qui leur permettra de développer une solide compréhension de l'analyse de données avec Python.
Objectif de la formation
- Comprendre les concepts fondamentaux de l'analyse de données.
- Maîtriser les techniques de préparation et de nettoyage des données pour l'analyse.
- Explorer et visualiser les données pour en extraire des informations pertinentes.
- Appliquer des algorithmes d'apprentissage automatique pour l'analyse prédictive.
- Utiliser les bibliothèques populaires de Python pour l'analyse de données.
Contenu de la formation
Module 1. Introduction à l'analyse de données
- Compréhension des concepts de base de l'analyse de données.
- Différentes étapes du processus d'analyse de données.
- Exploration des applications courantes de l'analyse de données.
Module 2. Préparation et nettoyage des données
- Collecte et acquisition des données.
- Gestion des valeurs manquantes et des données aberrantes.
- Transformation des variables et normalisation des données.
Module 3. Exploration et visualisation des données
- Exploration statistique des données.
- Utilisation de bibliothèques graphiques pour la visualisation des données.
- Création de graphiques, de diagrammes et de tableaux de bord informatifs.
Module 4. Analyse prédictive avec des algorithmes d'apprentissage automatique
- Compréhension des principes de base de l'apprentissage automatique.
- Utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique supervisés et non supervisés.
- Évaluation des performances des modèles prédictifs.
Module 5. Utilisation des bibliothèques de Python pour l'analyse de données
- Utilisation de bibliothèques populaires de Python, telles que NumPy et Pandas.
- Utilisation de bibliothèques de visualisation, telles que Matplotlib et Seaborn.
- Utilisation de bibliothèques d'apprentissage automatique, telles que scikit-learn.
Résultats attendus
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les concepts fondamentaux de l'analyse de données.
- Préparer et nettoyer les données pour l'analyse en utilisant Python.
- Explorer et visualiser les données de manière efficace.
- Appliquer des algorithmes d'apprentissage automatique pour l'analyse prédictive
Prérequis
Aucun prérequis pour cette formation.
Modalités pédagogiques adaptées aux personnes en situation de handicap
Notre centre de formation prend en charge et facilite l'accès à la formation des personnes en situation de handicap. Les locaux sont adaptés pour faciliter l'accès et les déplacements des personnes en situation de handicap (WC aux normes handicapées, espaces facile d'accès). Les activités annexes à la formation de cohésion, de jeux et de détentes sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Mise à disposition d'un référent pédagogique handicap au sein du centre pour accompagner les apprenants.
Durée et rythme de la formation
Plusieurs rythmes possibles
Financement
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