Framework - Cadriciel - Bibliotheque Python
Réseau Formateurs
Salarié en poste
Demandeur d'emploi
Entreprise
Étudiant
En ligne
Nous contacter
Nous contacter
Localité
En ligne
Vous pouvez suivre cette formation depuis chez vous ou depuis n’importe quel endroit à distance.
Objectifs
Comprendre les Frameworks et Cadriciels Python
Utiliser les Frameworks Web en Python
Manipuler les données avec des Bibliothèques Python
Développer des applications de bureau en Python
Traiter les Données en Temps Réel avec Python
Exploiter les Frameworks Python pour l'apprentissage automatique et l'IA
Utiliser les Frameworks Web en Python
Manipuler les données avec des Bibliothèques Python
Développer des applications de bureau en Python
Traiter les Données en Temps Réel avec Python
Exploiter les Frameworks Python pour l'apprentissage automatique et l'IA
Programme
Comprendre les Frameworks et Cadriciels Python
- Comprendre les Frameworks
- Explorer l'historique et l'évolution des Frameworks
- Évaluer les avantages de l'utilisation des Frameworks
- Examiner les inconvénients de l'utilisation des Frameworks
- Découvrir les Frameworks Python populaires
- Sélectionner le Framework approprié
Utiliser les Frameworks Web en Python
- Installer et configurer Flask
- Créer une application web simple avec Flask
- Gérer les routes et les vues avec Flask
- Comprendre les principes et la structure de projet de Django
- Créer un projet Django
- Comparer Flask et Django
Manipuler les données avec des Bibliothèques Python
- S'initier à Pandas
- Charger et explorer des données avec Pandas
- Nettoyer et transformer des données avec Pandas
- Réaliser la visualisation de données avec Matplotlib
- Utiliser d'autres bibliothèques de visualisation (Seaborn, Plotly)
- Maîtriser la manipulation avancée de données avec Pandas
Développer des applications de bureau en Python
- Découvrir Tkinter
- Créer des interfaces utilisateur avec Tkinter
- Gérer les événements avec Tkinter
- S'initier et utiliser PyQt
- Concevoir des applications de bureau avec PyQt
- Comparer Tkinter et PyQt
Traiter les Données en Temps Réel avec Python
- Explorer Kafka
- Configurer et utiliser Kafka
- Mettre en place le streaming de données avec Kafka
- S'initier à Apache Spark
- Appliquer le traitement des flux de données en temps réel avec Spark Streaming
- Explorer les applications du traitement en temps réel
Exploiter les Frameworks Python pour l'apprentissage automatique et l'IA
- Découvrir Scikit-Learn
- Entraîner des modèles de machine learning avec Scikit-Learn
- S'initier à TensorFlow
- Créer des réseaux de neurones avec TensorFlow
- Explorer PyTorch
- Développer des modèles d'IA avec PyTorc
- Comprendre les Frameworks
- Explorer l'historique et l'évolution des Frameworks
- Évaluer les avantages de l'utilisation des Frameworks
- Examiner les inconvénients de l'utilisation des Frameworks
- Découvrir les Frameworks Python populaires
- Sélectionner le Framework approprié
Utiliser les Frameworks Web en Python
- Installer et configurer Flask
- Créer une application web simple avec Flask
- Gérer les routes et les vues avec Flask
- Comprendre les principes et la structure de projet de Django
- Créer un projet Django
- Comparer Flask et Django
Manipuler les données avec des Bibliothèques Python
- S'initier à Pandas
- Charger et explorer des données avec Pandas
- Nettoyer et transformer des données avec Pandas
- Réaliser la visualisation de données avec Matplotlib
- Utiliser d'autres bibliothèques de visualisation (Seaborn, Plotly)
- Maîtriser la manipulation avancée de données avec Pandas
Développer des applications de bureau en Python
- Découvrir Tkinter
- Créer des interfaces utilisateur avec Tkinter
- Gérer les événements avec Tkinter
- S'initier et utiliser PyQt
- Concevoir des applications de bureau avec PyQt
- Comparer Tkinter et PyQt
Traiter les Données en Temps Réel avec Python
- Explorer Kafka
- Configurer et utiliser Kafka
- Mettre en place le streaming de données avec Kafka
- S'initier à Apache Spark
- Appliquer le traitement des flux de données en temps réel avec Spark Streaming
- Explorer les applications du traitement en temps réel
Exploiter les Frameworks Python pour l'apprentissage automatique et l'IA
- Découvrir Scikit-Learn
- Entraîner des modèles de machine learning avec Scikit-Learn
- S'initier à TensorFlow
- Créer des réseaux de neurones avec TensorFlow
- Explorer PyTorch
- Développer des modèles d'IA avec PyTorc
Envie d’en savoir plus sur cette formation ?
Documentez-vous sur la formation
Ces formations peuvent vous intéresser
ORSAY
En centre / En entreprise
Entreprise
Non finançable CPF
1650 €
LA CELLE-SAINT-CLOUD
À distance / En centre / En entreprise
Salarié en poste / Entreprise
Non finançable CPF
2010 €
À DISTANCE
Tout public
Finançable CPF
-20%
5390 €
4312 €
Avis du centre
À DISTANCE
Salarié en poste / Demandeur d'emploi / Entreprise
Finançable CPF
1837 €
Avis du centre
À DISTANCE
Salarié en poste / Demandeur d'emploi / Entreprise
Finançable CPF
1567 €
Avis du centre
À DISTANCE
Salarié en poste / Demandeur d'emploi / Entreprise
Finançable CPF
1297 €
Avis du centre
Les formations les plus recherchées
Formation Toulouse
Formation Paris
Formation Nantes
Formation Lille
Formation Strasbourg
Formation Bordeaux
Formation Rennes
Formation Montpellier
Formation Angers
Formation Nancy
Formation Informatique CPF
Formation Informatique en ligne
Formation Python CPF
Formation Python en ligne
Formation Spark
Formation Programmation
Formation Cybersecurite
Formation Securite informatique
Formation Intelligence artificielle
Formation Hadoop
Formation Growth hacking
Formation Machine learning
Formation Git
Formation Hacking
Formation Spark Nantes
Formation Programmation Nantes
Formation Spark Paris
Formation Cybersecurite Paris
Formation Securite informatique Paris
Formation Spark Toulouse
Formation Hacking Paris
Formation Intelligence artificielle Paris
Formation Programmation Paris
Formation Machine learning Paris