Data Analyst avec Python - Partie 2 (certification TOSA incluse)
L’objectif de cette formation est de vous permettre de préparer le passage de certification TOSA Python "Programmer et automatiser des tâches avec Python (Tosa)" inscrite au Répertoire Spécifique n°RS 6962.
Cette formation vous permet d’atteindre le niveau dit « expert » tel que défini dans le référentiel de certification TOSA.
Ce pack inclut une connexion personnalisée à la plateforme de notre partenaire ISOGRAD pour :
– un test d’évaluation (à utiliser au moment opportun pour vous)
– un test de certification
Dans ce parcours de formation, vous pourrez concevoir vos premières solutions de machine learning appliquées pour répondre aux enjeux de votre entreprise.
À l'issue de cette formation, vous serez en mesure :
- manipuler, analyser, visualiser des données grâce à Python et à PowerBI
- maîtriser le langage Python afin de construire vos premiers modèles de machine learning
Cours 1 - La data science et le machine learning avec Python
1. Installation et première prise en main de l’environnement de travail
Qu'est-ce que la Data Science ?
Présentation et installation d’Anaconda
Maîtrise du notebook Jupyter : les bases et enregistrer son travail
2. Les bases du langage Python
Concept de variable et déclaration d’une variable
Les chiffres et les opérateurs mathématiques
Les strings et les opérateurs
Maîtrise de jupyter notebook : session 2
3. Les conditions
Les conditions logiques
La structure des conditions
4. Les listes
Concept, déclaration, consultation, manipulation et analyse d'une liste en Python
5. Les dictionnaires
Qu’est ce qu’un dictionnaire ?
Navigation et manipulation sur un dictionnaire
Les dictionnaires multi-valeurs
6. Les boucles
Concept des boucles avec While
La boucle For
Création de listes de chiffres
7. Les fonctions
Le concept, les paramètres, "Return" de fonction
Les paramètres optionnels
TP : les boucles et les fonctions d'abord ! Analyse des données du Titanic !
8. Les librairies
Importer et utiliser une librairie
Utiliser le gestionnaire PIP
9. Maîtriser la librairie Numpy
Créer un tableau et sélectionner des valeurs
Faire des opérations dans un tableau
Analyser et manipuler un tableau
La fonction "Arrange"
10. Maîtriser la librairie Pandas
Créer votre premier Dataframe
Comprendre la composition d'un Dataframe
Navigation et création d'une boucle dans un Dataframe
Le Data cleaning
Les premières analyses avec Pandas
Introduction au feature modeling
Rassembler plusieurs jeux de données dans un Dataframe
La gestion des dates
Modifier le paramétrage de Pandas
11. Apprendre la Data visualisation
Créer son premier graphique
Apprendre à gérer le multi graph
Le bar chart
L'histogramme de répartition
Le nuage de points et scatter matrix
La librairie Seaborn
12. Maîtriser les APi pour extraire de la data
Qu'est ce qu'une API ?
Qu'est ce que le format Json ?
Comment requêter une API en Python ?
Transformer du Json en Dataframe
Dynamiser le paramétrage de vos appels API
13. Apprendre le Web scraping
Qu'est ce que le web scraping ?
La librairie "Beautifulsoup"
14. Maîtriser le langage SQL
Introduction au SQL
Faire des filtres du votre base de données
Faire des tris
Faire des calculs en SQL
Group by et les Alias
les concepts de clé primaire et étrangère
Faire des jointures en SQL
15. Une première approche de la statistique descriptive
Les types de variables
Les statistiques de base
Qu'est ce que la loi normale
16. Le machine learning
Le concept du machine learning
Comprendre le type de problème à résoudre
Le data cleaning : analyse de la valeur à prédire
Le data cleaning : vérifier le format des colonnes
Le data cleaning : gestion des valeurs manquantes
Le data cleaning : corriger problème de logique de certaines colonnes
le data modeling
Concept de la régression linéaire
Spliter le jeu de donnés entre entrainement et test
Créer son premier modèle uni-varié
La normalisation des variables
Mise en pratique de la normalisation des variables
Le dilemme biais-Variance
La gestion des variables avec catégories
Cours 2 - Devenez un expert de Power Bi - reporting, analyse et visualisation des données
Introduction à Power BI et à l'interface
Utilisation de Power Query pour l'appel et le traitement des données
Création et gestion des modèles de données
Techniques de reporting avancées et utilisation de DAX
Maîtrise des services Power BI pour la publication et la surveillance
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Financement facilité
90 % de réussite
aux examens
Plus de 86 %
des élèves satisfaits
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À propos du centre Skills4All
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Concepteur Développeur d'Applications Java (TP CDA)
DATA ANALYST | Titre RNCP niveau 7 Bac +5 | co-certifiée école MINES...
