Objectifs pédagogiques
Comprendre les principes fondamentaux de la programmation Python et son application à la manipulation et à l’analyse des données
Appliquer des techniques de nettoyage et de prétraitement des données pour préparer les ensembles de données à l’analyse
Créer et interpréter des visualisations de données à l’aide de bibliothèques Python
Développer des modèles de Machine Learning basiques pour l’analyse prédictive
Évaluer les performances des modèles d’apprentissage automatique
A qui s’adresse cette formation ?
Prérequis
Programme de formation
Introduction à Python pour la science des données
Les bases de la programmation Python
Introduction à la syntaxe de Python, aux types de données (chaînes, entiers, flottants), aux structures de contrôle (instructions if, boucles), aux fonctions et aux modules.
Vue d’ensemble des environnements de développement Python (Jupyter Notebooks, PyCharm).
Configuration de l’environnement Python
Installation de Python et des bibliothèques essentielles : Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn.
Environnements virtuels et gestion des paquets avec pip.
Exemples d’activités pratiques :
Mise en place d’un environnement de développement Python.
Écrire des scripts Python de base pour effectuer des manipulations de données simples.
Manipulation de données avec Pandas
Comprendre Pandas pour l’analyse de données
Exploration des objets Series et DataFrame.
Indexation, sélection, filtrage et tri des données.
Fusionner, joindre et concaténer des données.
Techniques de nettoyage des données
Gestion des valeurs manquantes, des données dupliquées et des types de données incorrects.
Traitement des données textuelles et encodage des données catégorielles.
Exemples d’activités pratiques :
Nettoyage d’un ensemble de données réelles à l’aide de Pandas.
Fusion de plusieurs ensembles de données en un seul DataFrame pour l’analyse.
Visualisation des données
Introduction à Matplotlib et Seaborn
Création de graphiques de base : graphiques linéaires, diagrammes à barres et histogrammes.
Visualisations avancées : diagrammes de dispersion, diagrammes en boîte et cartes thermiques.
Analyse visuelle des données
Utiliser les visualisations pour comprendre les distributions et les relations entre les données.
Personnaliser les graphiques avec des styles, des couleurs et des annotations.
Exemples d’activités pratiques :
Visualisation des distributions de données et des relations dans un ensemble de données.
Conception de visualisations personnalisées pour communiquer des informations sur les données.
Les bases de l’apprentissage automatique (machine learning)
Apprentissage automatique avec Scikit-learn
Vue d’ensemble de l’apprentissage supervisé et non supervisé.
Modèles de régression et de classification : Régression linéaire, régression logistique, k-voisins les plus proches.
Métriques de régression et classification et techniques d’évaluation : R²-score, erreur moyenne absolue, précision, rappel, validation croisée…
Feature engineering et sélection des modèles
Prétraitement des données pour l’apprentissage automatique.
Sélection et mise au point des modèles de machine learning.
Exemples d’activités pratiques :
Construction et évaluation d’un modèle de régression linéaire pour prédire des valeurs numériques.
Développement d’un modèle de classification pour catégoriser les points de données.
Machine Learning avancé et meilleures pratiques
Techniques avancées d’apprentissage automatique
Arbres de décision et forêts aléatoires.
Surajustement, sous-ajustement et régularisation du modèle.
Introduction aux réseaux neuronaux et aux concepts d’apprentissage profond.
Gestion de projet en science des données
Meilleures pratiques pour la collaboration dans les projets de science des données.
Considérations éthiques en science des données
Aborder la confidentialité des données, la sécurité et l’utilisation éthique des données.
Comprendre l’impact des données et des modèles biaisés.
Exemple d’activités pratiques :
Mise en œuvre d’un modèle d’arbre de décision pour améliorer les prédictions.
En apprendre davantage sur Python pour la Data Science
Située à la croisée entre les mathématiques, la technologie et le marketing, la Data Science permet d’exploiter les informations contenues dans les bases de données des entreprises afin de les faire fructifier au profit des entreprises. La Data Science est donc un domaine interdisciplinaire, principalement algorithmique et informatique, particulièrement compliqué qui a permis la création de métiers entièrement tournés autour de ce domaine, à savoir ceux de Data Scientists et de Data Analysts.
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Python est un langage de programmation multiplateforme et dynamique qui est particulièrement utilisé orienté objet. Créer en 1991, c’est un langage de programmation sous licence libre et fonctionne généralement avec tous les principaux systèmes informatiques.
Le langage Python, reconnu à la fois pour sa simplicité et sa capacité à traiter et analyser un grand nombre de données, vient s’imposer comme le choix de prédilection pour le traitement des Big Data.
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