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Chez MYPE, toutes nos formations sont éligibles à l'utilisation de votre solde CPF !
Suivez notre introduction à la Data Science pour apprendre à utiliser les bibliothèques Python les plus importantes pour la Data Science. Avec nous, montez en compétences et devenez plus compétitif sur le marché du travail.
La Data Science avec Python
Python est un langage de haut-niveau (facile à lire et à utiliser) et souple. Il s'utilise dans de très nombreux cas d'usage, allant du développement d'applications au traitement de données. Plusieurs bibliothèques Python ont été développées pour être utilisées en Data Science. Il s'agit de Numpy, qui permet de gérer les vecteurs et matrices, Pandas, pour gérer les bases de données plus volumineuses, Matplotlib et Seaborn pour intégrer des données et créer des visuels, SciPy pour faire du calcul matriciel, et Beautiful Soup pour faire du web-scraping. Au cours de notre introduction à la Data Science avec Python, nous vous donnerons tous les outils pour utiliser pleinement ces bibliothèques, et les appliquer à de la résolution de problèmes de Data Science.
Notre formation Python - Data Science : en distanciel ou en présentiel
Notre introduction à la Data Science avec Python vous permettra de construire sur vos bases en Python, afin d'étendre vos compétences à la Data Science. Suite à notre formation, que vous pouvez suivre depuis chez vous ou dans nos locaux, vous saurez manipuler des données avec Python, afin de réaliser des visuels, des calculs ou des modifications sur des bases de données. Notre formation vous permettra aussi d'apprendre à utiliser la bibliothèque Beautiful Soup, afin de réaliser du web-scraping et autres opérations sur des pages web.
Le programme
Notre introduction à la Data Science en 2 jours
• Jour 1
Lors de votre première journée de formation, vous apprendrez à utiliser la plateforme Anaconda, vous vous familiariserez avec les vecteurs et matrices Numpy et avec les dataframes Pandas, vous apprendrez à importer des données CSV et Excel, et vous utiliserez les fonctions essentielles des bibliothèques Numpy et Pandas. Vous manipulerez des données, résoudrez des équations, créerez des tableaux et ferez des calculs statistiques.
• Jour 2
Ensuite, vous apprendrez à utiliser les bibliothèques Matplotlib et Seaborn pour créer et mettre en forme des visuels à partir des données. Puis, vous utiliserez la bibliothèque SciPy pour faire de l'interpolation, du calcul matriciel et de la régression linéaire. Enfin, à l'aide de la bibliothèque Python Beautiful Soup, vous ferez du web-scraping, et vous apprendrez à naviguer dans la structure d'une page Web pour y rechercher des éléments.
Notre formation Python - Data Science en bref
Formation de spécialisation
Eligible CPF
1300€ TTC
2 jours
Les atouts de notre introduction à la Data Science avec Python
• Des compétences avancées
Notre formation Python - Data Science s'appuie sur vos connaissances en Python pour vous aider à développer des compétences spécifiques à la Data Science. Notre formation ne reprend pas l'apprentissage de Python à zéro, mais construit un jeu de connaissances et de compétences poussées, qui vous permettent d'utiliser des outils puissants et conçus spécialement pour la Data Science. Si vous souhaitez d'abord apprendre les bases de Python, avant de suivre notre introduction à la Data Science, il est cependant possible de vous inscrire à la formation Python - Avancé.
• Python : un incontournable de la Data Science
Python est un langage très utilisé dans l'industrie. En effet, c'est un langage relativement simple à prendre en main, disposant d'une grande communauté et de nombreuses bibliothèques. Un certain nombre de bibliothèques Python sont conçues spécialement pour la Data Science et le traitement de bases de données volumineuses.
• Un domaine en essor
Avec l'émergence du Big Data, l'intérêt de se former à la Data Science ne cesse d'augmenter. La Data Science permet de tirer parti de gros volumes de données, ce qui est intéressant dans de très nombreux secteurs de l'industrie. La Data Science est utilisée en Business Intelligence, en finance, en automatisation, pour utiliser l'intelligence artificielle, etc. Les domaines qui peuvent en tirer parti sont le commerce, la santé, la finance, le transport, la production de biens, le secteur de l'énergie... Avec des outils tels qu'Internet, les questionnaires de satisfaction ou les inventaires de production, les grandes bases de données se multiplient et leur analyse est cruciale.
Formez-vous à la Data Science avec Python, en suivant notre introduction à la Data Science !
Apprenez à utiliser les bibliothèques de Python utiles pour la Data Science, en suivant notre formation de deux jours. Nous nous appuierons sur vos bases en Python pour vous apprendre à faire de la Data Science avec ce langage polyvalent.
Quelques compétences que vous développerez avec nous
Notre introduction à la Data Science avec Python vous permettra de développer des compétences valorisées et utiles dans le monde du travail. Vous verrez que les bibliothèques Python que nous manipulerons ensemble vous permettront de mener à bien n'importe quel problème de Data Science.
• Se créer un environnement Anaconda, utiliser les notebooks Jupyter
Au début de notre formation, vous verrez comment mettre en place votre espace de travail avec Anaconda. Vous apprendrez à utiliser Spyder, ainsi que les notebooks Jupyter.
• Intégrer des données de fichier CSV et Excel
Avec la bibliothèque Numpy, vous verrez comment intégrer les données de fichiers CSV. Avec la bibliothèque Pandas, vous apprendrez à récupérer les données de fichiers Excel. De même, vous verrez comment récupérer des données avec les bibliothèques Matplotlib et Seaborn.
• Créer et mettre en forme des visuels
Les bibliothèques Python Matplotlib et Seaborn vous permettront de créer des visuels de tous types : courbe, diagramme, graphe 3D, lineplot, scatterplot, displot, hisplot, kdeplot, catplot, boxplot, heatmap... Ces visuels pourront être utilisés pour illustrer une distribution, une corrélation ou une relation, par exemple.
• Interpolation
A l'aide de la bibliothèque Python SciPy, vous pourrez faire du calcul sur des matrices, ainsi que de l'interpolation. Vous pourrez ainsi tirer parti de votre jeu de données, pour faire de la prédiction, ou de la régression linéaire.
• Web-scraping
Vous verrez comment la bibliothèque Python Beautiful Soup peut vous permettre de récupérer des données sur une page web, afin de créer vos propres bases de données. La récupération de données est une étape préalable à la Data Science, que la bibliothèque Beautiful Soup permet d'accomplir.
Questions fréquentes sur notre introduction à la Data Science avec Python
Y a-t-il un prérequis à la formation ?
Oui, il est conseillé d'avoir de bonnes bases en Python pour aborder l'utilisation des bibliothèques spécifiques à la Data Science. Pour les débutants, il est conseillé de suivre plutôt notre formation complète Python - Avancé, qui reprend l'apprentissage approfondi de Python avant d'enchaîner sur notre introduction à la Data Science.
La formation s'appuie-t-elle sur des exemples concrets de bases de données ?
Oui, lors de notre formation à la Data Science avec Python, vous manipulerez des bases de données créées par nos soins, ou récupérées à l'aide de web-scraping par exemple. Ces bases de données sont construites sur le modèle des bases de données manipulées par les data analysts ou les data scientists dans l'industrie. Nous verrons ainsi ensemble quelles actions effectuer et quels visuels construire sur les bases de données que vous pourrez rencontrer à l'issue de la formation.
Quelle est la différence entre Data Science et Machine Learning ?
La Data Science désigne le traitement et l'analyse de données, dans le cadre d'une prise de décision par exemple. La Data Science utilise des bibliothèques Python qui permettent la manipulation de gros volumes de données, ainsi que le calcul matriciel et la production de visuels. Le Machine Learning (ou apprentissage automatique) désigne la prédiction à partir de données : l'ordinateur apprend des données, pour produire une règle mathématique. Le Machine Learning permet la régression (prédiction d'une valeur scalaire, comme le montant de la facture d'électricité d'un logement), et la classification (répartition d'observations en classes, comme lorsqu'on cherche à regrouper des emails par thème). Une bonne connaissance des outils de Data Science est préférable avant de monter en compétences sur le Machine Learning. Rendez-vous sur la page dédiée pour retrouver toutes les informations sur notre formation au Machine Learning.
