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Python pour la data science

Data Value

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Cette formation est disponible dans les centres de formation suivants:
  • 69 - Lyon 2e
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  • 03 - Allier
  • 07 - Ardèche
  • 15 - Cantal
  • 26 - Drôme
  • 38 - Isère
  • 42 - Loire
  • 43 - Haute-Loire
  • 63 - Puy-de-Dôme
  • 69 - Rhône
  • 73 - Savoie
  • 74 - Haute-Savoie

Objectifs

Apprendre à utiliser le langage Python et ses principales librairies scientifiques pour traiter, visualiser et modéliser les données en Data Science

Programme

- Introduction rapide

  • Historique

  • Installation

  • Premier programme

  • Principales versions

  • Prise en main de Python

- Bases du langage


  • Opérateurs et expressions

  • Instructions de contrôle

  • Fonctions

  • Structures de données

- Modules et packages


  • Programmation modulaire

  • Importation de modules

  • Du module au Package

- Librairie standard


  • Gestion des fichiers

  • Gestion des répertoires

  • Interface avec le système

- Programmation objets (bases)


  • Définition de classes

  • Héritages

  • Gestion des exceptions

  • Surcharge des opérateurs

- Syntaxe avancée


  • Définitions fonctionnelles de listes

  • Itérateurs et générateurs

  • Décorateurs

  • Instructions "with" et Contextlib

  • Lambda fonctions

- Aide au développement


  • Documentation de code

  • Tests unitaires

  • Debugger

  • Installation de packages (pip)

- NumPy


  • Base de NumPy (tableaux et types)

  • Entrées/Sorties

  • Fonctions utiles

  • corrélation de données

  • polynômes

  • programmation fonctionnelle

  • Manipulation de matrices

- Matplotlib


  • Structure d'un graphe - éléments esthétiques

  • Layout et Annotations

  • Graphes en 3D

  • Graphes interactifs

  • Introduction à Seaborn

  • Introduction à VisPy (3D temps-réel)

- Pandas


  • Manipulation de Series et DataFrames

  • Indexation, Catégories

  • Fonctions numériques et statistiques

  • Lecture & écriture de données

  • Transformation de données

  • Agrégations

  • Time-Series

  • Visualisation

- Machine Learning


  • Introduction à SciKit-Learn

  • Introduction à TensorFlow

  • Introduction à PyTorch (Deep Learning)

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