Phyton pour le scientifique et fondamentaux en date science

OBJECTIFS DE LA FORMATION 🎯

• Enrichir les compétences de base en Python.

• Acquérir les fondamentaux en data science pour initier des projets de valorisation des données.

• Intégrer des bonnes pratiques de programmation, applicables au-delà de Python.

DURÉE ⏳
3 jours

PRÉREQUIS 📝

• Compétences de base en Python : variables, fonctions, classes, bibliothèques, modules, paquets.

• Maîtrise des outils typiques de Python : Jupyter Notebooks, PyCharm.

• Connaissances de base en mathématiques de niveau secondaire.

PUBLIC VISÉ 👥
Experts, ingénieurs, chercheurs et chefs de projet souhaitant approfondir leurs compétences en Python et en data science.

PROGRAMME DÉTAILLÉ 📚

Jour 1 : Python et ses outils de traitement des données 🐍📊

Module 1 : Rappels et bonnes pratiques

• Rappel sur le langage Python : variables, fonctions, classes.

• Bonnes pratiques de programmation selon les conventions PEP8.

Module 2 : Manipulation des données

• Numpy : manipulation des données multidimensionnelles.

• Pandas : manipulation des données tabulaires.

• Visualisation des données : Matplotlib, Seaborn, Plotly.

• Exploration des données : SciPy, Pandas-profiling.

Jour 2 : Introduction au Machine Learning 🤖📈

Module 3 : Concepts de base du Machine Learning

• Apprentissage supervisé :

  • Problèmes principaux : classification, régression.

  • Découpage train/validation/test ; overfitting et underfitting.

  • Algorithmes : régression linéaire et logistique, arbres de décision, random forest, support vector machines.

• Apprentissage non supervisé :

  • Problèmes principaux : réduction de la dimension, clustering.

  • Algorithmes : Analyse des composantes principales, K-means.

• Traitement d’images : réseaux de neurones convolutionnels.

• Traitement de texte : techniques de base.

Module 4 : Machine Learning avec scikit-learn

• Apprentissage supervisé :

  • Classification, régression linéaire et logistique, arbres de décision, random forest, support vector machines, nearest neighbors.

• Apprentissage non supervisé :

  • K-means, composantes principales, sélection de caractéristiques.

• Traitement d’images et de texte avec scikit-learn.

Jour 3 : Projet final et conclusion 🚀📂

Module 5 : Projet final

• Application des concepts acquis dans un projet concret.

• Présentation et discussion des projets des apprenants.

• Retour d’expérience et conclusion du cours.

MODALITÉS D’ÉVALUATION 📊

• En début de formation :
  Test de positionnement 🧠 pour évaluer les connaissances initiales des participants.

• Pendant la formation :
  Tests de formation 📝 pour valider l’acquisition des connaissances.
  Pédagogie adaptée aux adultes : participation active, mises en situation, exemples concrets et échanges interactifs au sein du groupe.
  Application pratique des concepts théoriques à travers des exercices et des études de cas.

• En fin de formation :
  Test de fin de formation 🎓 pour valider les connaissances acquises.
  Remise d’une attestation de fin de formation 📜 à chaque participant.

Cette formation propose une approche complète pour maîtriser Python et les fondamentaux de la data science, en intégrant des bonnes pratiques de programmation et en initiant des projets concrets de valorisation des données. 🌟