Développeur Informatique : Python et techniques d'automatisation avec l'IA (Make, Chat GPT + Mistral) / (Certification TOSA)
Aucune compétence préliminaire requise
Il suffit de disposer d’un ordinateur où l’apprenant peut installer un logiciel gratuit
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Passer la certificat TOSA® Python
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
Cette connexion individualisée vous est transmise dès l’achat de ce pack.
Le Test d’évaluation TOSA® peut être passé par le candidat depuis n’importe quel endroit ayant un accès à Internet, avec ou sans surveillance, au moment opportun avant le test de certification.
La Test de Certification TOSA® doit être passée en conditions d’examen
Cette formation vous propose de plonger au cœur de ce sujet passionnant quel que soit votre niveau de départ afin d’obtenir des connaissances opérationnelles sur un très large éventail de sujets. Notamment
– Les bases du langage Python
– Les librairies les plus populaires pour manipuler des données
– Les principales méthodes d’extraction de données (fichier, API, SQL, webscraping)
– L’analyse de données
– La Data visualisation
– La construction de vos premiers modèles de machine learning
Vous apprendrez également à automatiser votre quotidien grâce aux outils d'automatisation No Code (Make) et les modèles d'IA générative. Ainsi, à l'issue de la formation les apprenants seront capables de :
Utiliser le No Code de façon appropriée en fonction des problèmes à résoudre
Gérer les flux de données pour réaliser des automatisations fiables et à l'échellle pour apporter une valeur pérenne à l'entreprise
Associer l'Intelligence Artificielle et le No Code pour automatiser de façon encore plus performante
S'approprier les bonnes pratiques d'industrialisation de ses automatisations afin de réduire les coûts et garantir la pérennité des solutions développées
Partie 1 - Python : Les Bases
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Introduction
- Présentation de Python
- Installation d'Anaconda et prise en main de Jupyter Notebook
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Variables
- Création et manipulation de variables (nombres, strings)
- Conversion de types
- Exercices pratiques
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Conditions
- Opérateurs booléens et logiques
- Conditions imbriquées et opérateur NOT
- Exercices pratiques
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Listes, Tuples et Sets
- Création et manipulation de listes, tuples et sets
- Opérations sur les sets et frozensets
- Exercices pratiques
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Dictionnaires
- Création et manipulation de dictionnaires
- Dictionnaires avec propriétés multiples
- Exercices pratiques
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Boucles
- Boucles for et while
- Compréhension des listes et itérations multiples
- Exercices pratiques
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Fonctions
- Création de fonctions et paramètres
- Fonctions lambda et décorateurs
- Exercices pratiques
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Programmation Orientée Objet (POO)
- Classes, attributs et méthodes
- Encapsulation, héritage et polymorphisme
- Exercices pratiques
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Packages
- Importer et créer des packages
- Exemples avec les packages OS et sys
- Exercices pratiques
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Librairies Math et Random
- Utilisation des packages math et random
- Exercices pratiques
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Gestion des Erreurs
- Gestion des exceptions avec try, except et finally
- Exercices pratiques
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Algorithmes
- Algorithmes de tri et recherche
- Notions de complexité algorithmique
- Exercices pratiques
Partie 2 - Python et Data Analyse
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Introduction à NumPy
- Création de tableaux, opérations basiques et slicing
- Gestion des valeurs manquantes et reshape
- Exercices pratiques
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Introduction à Pandas
- Création et manipulation de DataFrames
- Data cleaning et filtrage
- Exercices pratiques
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DataViz avec Matplotlib et Seaborn
- Création de graphiques simples (courbes, histogrammes, etc.)
- Visualisation des distributions et heatmaps
- Exercices pratiques
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SQL pour Python
- Connexion à une base de données
- Requêtes simples et jointures
- Exercices pratiques
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Machine Learning Introduction
- Principes de base du Machine Learning
- Modèles de régression simple avec Scikit-learn
- Exercices pratiques
Partie 3 - Automatisation avec Make, Mistral et ChatGPT
1. Découvrir le No Code pour vos premières automatisations de tâches avec l'outil Make
- Introduction à l'outil Make : Apprendre les bases de l'interface et des fonctionnalités principales de Make. Comprendre comment configurer votre espace de travail et connecter différentes applications sans écrire de code.
- Création de vos premiers workflows : Démonstration étape par étape pour créer des automatisations simples telles que la synchronisation de données entre des applications cloud, l'envoi automatique d'emails, ou la gestion de tâches récurrentes.
- Dépannage et optimisation : Techniques pour identifier et résoudre les problèmes courants dans les workflows Make. Conseils pour optimiser vos automatisations afin de maximiser leur efficacité et leur fiabilité.
2. Manipuler la donnée et les flux dans l'outil Make pour des automatisations "augmentées"
- Gestion avancée des données : Techniques pour manipuler et transformer des données complexes à travers Make. Utilisation de filtres et de fonctions intégrées pour raffiner les flux de données.
- Intégration de sources multiples : Comment combiner des données provenant de différentes sources (APIs, bases de données, fichiers Excel, etc.) dans un seul flux automatisé pour des analyses plus complètes.
- Surveillance et alertes : Mise en place de systèmes de notifications automatisées pour surveiller les performances des flux de données et être alerté en cas d'anomalies ou de points d'attention.
3. De l’intelligence artificielle avec ChatGPT et du traitement de la donnée pour des automatisations intelligentes et performantes
- Introduction à l'IA conversationnelle avec ChatGPT : Fondamentaux de l'utilisation de ChatGPT pour améliorer les automatisations. Exemples d'intégration de ChatGPT pour enrichir les interactions utilisateur et automatiser les réponses.
- Automatisation des interactions et du support client : Créer des systèmes automatisés de réponse aux questions fréquentes, de prise de rendez-vous, ou de gestion des retours client en intégrant ChatGPT.
- Analyse et traitement de la donnée avancé : Utiliser ChatGPT pour analyser le contenu textuel, extraire des informations pertinentes, et structurer des données non structurées pour une meilleure prise de décision.
4. Adopter les bonnes pratiques pour des automatisations industrialisées et pérennes avec l'outil Make
- Scalabilité des automatisations : Stratégies pour concevoir des workflows qui peuvent être facilement étendus ou modifiés à mesure que les besoins de l'entreprise évoluent.
- Sécurité et conformité : Importance de la sécurité des données dans les automatisations. Pratiques recommandées pour assurer la confidentialité des données et la conformité avec les réglementations en vigueur (GDPR, etc.).
- Documentation et maintenance : Techniques pour documenter efficacement vos automatisations et établir des routines de maintenance pour garantir leur performance continue et la réduction des risques d'erreur.
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