Le langage Python pour Machine Learning
- Référence GKDPYT
- Durée 3 jour(s)
Modalité pédagogique
Options de paiement complémentaires
-
GTC 20 TTC
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Classe inter en présentiel Prix
EUR2 290,00
hors TVA
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Modalité pédagogique
La formation est disponible dans les formats suivants:
-
Classe inter en présentiel
Formation délivrée en inter-entreprises. Cette méthode d'apprentissage permet l'interactivité entre le formateur et les participants en classe.
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Résumé
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La Data Science nécessite des compétences spécifiques afin de prévoir le comportement des clients ou d’anticiper des tendances.
Cette formation vous permettra de découvrir l’analyse de données ainsi que le Machine Learning via Python, les différentes étapes qui interviennent lors de l’élaboration d’un modèle statistique, ainsi que l’analyse textuelle et la Data Visualisation.
Prochaines dates
Haut de pagePublic
Haut de pageToute personne intéressée par une prise en main rapide du langage Python dans le domaine de la data science. Data Miner, CDO, DSI, développeurs en charge de la mise en production des modèles, Statisticiens.
Objectifs de la formation
Haut de page- Comprendre l’enjeux stratégique des données pour l’entreprise
- Préparer les données
- Choisir entre régression, clustering et classification en fonction des données
- Comprendre le principe de la création d’un modèle statistique
- Évaluer la performance d’un modèle en Data Science
- Data Visualisation
Programme détaillé
Haut de page- C’est quoi ?
- Pourquoi Python
- Les principaux packages
- Installation
Shell, IDE, NoteBook
- Interpréteur I Python
- La base de langage Python
Premiers pas
- Structure de données
- Fonction
- Fichier
Python et la donnée
- NumPy, Pandas
- Chargement, stockage de données
- Interaction avec les données
Data Pré-Processing
- Manipulation des valeurs vides
- Transformation de données
- Expressions régulières
Data Wrangling
- Indexation de données
- Jointure & combinaison
- Remodelage
- Agrégation & Grouping
Data Exploring
- Explorations visuelles (Graphes)
- Explorations statistiques
Machine Learning
- Les types de Machine Learning : L’apprentissage supervisé, L’apprentissage non-supervisé, L’apprentissage renforcé
- Les Méthodes de Machine Learning
- Les étapes de l’élaboration de modèle
- Travaux pratiques sur les méthodes de Machine Learning : Introduction à Scikit-Learn, Use cases
Text Mining
- Collection de données textuelles
- Préparation de données
- Étiquetage grammatical, analyse syntaxique, analyse sémantique.
Data Visualisation
- Package Python
- Autres technologies
Pré-requis
Haut de page
- Connaissance en statistiques et Data Mining
- Connaissance en programmation Python
Bon à savoir
Haut de pageAppréciation : évaluation qualitative de fin de stage
Modalités et moyens pédagogiques : démonstrations, cas pratiques, synthèse et évaluation des acquis
- <p><br /></p><table style="width: 100%; border-collapse: collapse; border-style: solid; border-color: #141c36; float: left;" border="3" cellspacing="2" cellpadding="5" data-mce-style="width: 100%; border-collapse: collapse; border-style: solid; border-color: #141c36; float: left;"><tbody><tr><td style="width: 100%;" data-mce-style="width: 100%;"><p style="text-align: left;" data-mce-style="text-align: left;"><strong><span style="color: #141c36;" data-mce-style="color: #141c36;">Modalité d'évaluation</span></strong></p><hr /><p style="text-align: left;" data-mce-style="text-align: left;">A l'issue de la formation, le participant est invité à s’auto-évaluer par rapport aux objectifs énoncés.</p></td></tr></tbody></table>
- <table style="width: 100%; border-collapse: collapse; border-style: solid; border-color: #141c36; float: left;" border="3" cellspacing="2" cellpadding="5" data-mce-style="width: 100%; border-collapse: collapse; border-style: solid; border-color: #141c36; float: left;"><tbody><tr><td style="width: 100%;" data-mce-style="width: 100%;"><p style="text-align: left;" data-mce-style="text-align: left;"><strong><span style="color: #141c36;" data-mce-style="color: #141c36;">Délais d’inscription</span></strong></p><hr /><p style="text-align: left;" data-mce-style="text-align: left;">Avant le début de la formation <strong>jusqu’à 5 jours ouvrés sous réserve de disponibilité </strong>sauf dans le cas d'un financement <a title="compte CPF" href="https://www.globalknowledge.com/fr-fr/formations/compte-personnel-de-formation-cpf" data-mce-href="https://www.globalknowledge.com/fr-fr/formations/compte-personnel-de-formation-cpf">CPF,</a> jusqu'à 11 jours ouvrés. <a rel="noopener noreferrer" title="formations éligibles CPF" href="mailto:cpf@globalknowledge.fr" target="_blank" rel="noopener noreferrer" data-mce-href="mailto:cpf@globalknowledge.fr">Contactez-nous</a> pour connaître les formations éligibles.</p></td></tr></tbody></table><p><br /></p>
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