Python pour la Data Science – M026
Ce cours de Python pour la Data Science est conçu pour donner aux apprenants une solide compréhension des principaux concepts et outils utilisés dans le domaine de la Data Science. Les apprenants débuteront par les bases de Python, y compris la manipulation de données avec Pandas, la visualisation avec Matplotlib et Seaborn, et l’analyse statistique avec NumPy et SciPy.
Ils seront ensuite initiés à l’apprentissage automatique avec Scikit-Learn, où ils apprendront à construire, entraîner et évaluer des modèles de classification et de régression. Les sujets incluent également le clustering, la réduction de dimensionnalité, et l’utilisation de techniques de traitement du langage naturel (NLP) pour l’analyse de texte.
Le cours intègre des projets pratiques qui permettent aux apprenants d’appliquer les compétences acquises à des scénarios réels. Ils travailleront sur des projets tels que la prévision de prix immobiliers, la classification de sentiments, et auront l’occasion de concevoir et de présenter leur propre projet de Data Science à la fin du cours.
Ce programme vise à fournir aux apprenants les compétences nécessaires pour manipuler, analyser et visualiser des données, ainsi que pour construire des modèles prédictifs et exploratoires. Il les prépare également à aborder des projets de Data Science du monde réel en utilisant des outils et des techniques couramment utilisés dans l’industrie.
Ce cours est organisé de sorte que la répartition du temps se fait en deux parties :
– 20 % de théorie
– 80 % de pratique avec notamment des exercices pratiques et des projets.
Ce cours contient :
- Une version écrite et très détaillée de tous les chapitres ;
- Deux Masterclass organisés en visio ;
- Des quiz après chaque chapitre pour tester la compréhension ;
- Des exercices et travaux pratiques corrigés ;
- Des projets et cas réels ;
- Un quiz final pour tester et valider la maitrise du module.
Un Certificat qui atteste de la bonne maitrise de ce cours est délivré à l'apprenant qui a réussi les différentes évaluations.
Un suivi régulier par un collaborateur progcours est possible moyennant des frais supplémentaires.
