Python pour la data science : Le langage Python – PY1

Durée de la formation

Présentiel : 3 jours – 21 heures / Distanciel : 4 jours – 24 heures

Effectifs

6 à 15 personnes

Objectifs de la formation

  • Connaître les bases du langage Python (variables, fonctions, boucles, conditions)
  • Connaître les principales structures de données en Python (listes, dictionnaires, tuples, ensembles)
  • Découvrir les étapes d’un projet d’analyse de données
  • Comprendre les principes d’organisation du code dans un projet data science :
    • Notebooks
    • Fonctions / classes
    • Bibliothèques (modules / package)
  • Comprendre les modalités de déploiement d’une bibliothèque dans différents types d’application (exécutable en ligne de commande, application web, service web, etc.)

Atouts - Bénéfices de la formation

  • Une introduction à la programmation en Python
  • Formation articulée autour d’un projet pratique (détection de Spam)
  • Un parcours complet pour pouvoir créer des applications réelles
  • Un support de cours exploitable et personnalisé

Parcours de formation possible

  • Exploration de données en Python – PY2
  • Machine Learning – Tronc commun 1 – MLTC1
  • Machine Learning – Tronc commun 2 – MLTC2

Moyens pédagogiques

  • Exposé théorique et exercices pratiques
  • Fil rouge autour d’un projet concret
  • Utilisation des cahiers (notebooks) Jupyter pour rassembler support et exercices pratiques dans un même document

Dispositif de suivi et d'évaluation de la formation

  • Feuille de présence
  • Mise en situation
  • Formulaire d’évaluation de la formation

 

Critères auto-évaluation (si pertinent) :

  • Connaître les bases du langage Python (variables, fonctions, boucles, conditions)
  • Connaître les principales structures de données en Python (listes, dictionnaires, tuples, ensembles)
  • Comprendre les principes d’organisations du code dans un projet data science (notebooks, fonctions / classes, modules / packages)
  • Comprendre les modalités de déploiement d’une bibliothèque dans différents types d’application (exécutable en ligne de commande, application web, service web, etc.)

Formateur

David est Data Scientist à Probayes depuis 2004. Chef de projet sur de nombreux sujets R&D ou industrialisation, il utilise quotidiennement Python pour l’analyse de données, l’apprentissage automatique ainsi que la mise en production des solutions développées.

Alexis est docteur en informatique spécialisé en vision par ordinateur et apprentissage automatique. Il travaille depuis 7 ans chez Probayes en tant qu’ingénieur recherche et développement et chef de projet sur des sujets d’apprentissage automatique. Il utilise Python dans le cadre de son travail et de ses projets personnels depuis plus de 15 ans.

Programme détaillé

  • Découvertes des notebooks Jupyter
  • Les types de données de bases
  • Les structures de base du langages (conditions, fonctions, collections, itérations)
  • Découverte du projet fil rouge de détection de Spam (manipulation du jeu de données)
  • Manipulations des chaînes de caractères
  • Organisation du code (modules et package)
  • Gestion des erreurs (exceptions et journalisation)
  • Implémentation de l’algorithme de détection (Modèle Bayésien Naïf)
  • Approfondissement des bases du langage (objets, décorateurs, annotations de type, scripts exécutables)
  • En fonction du temps disponible et des préférences des participants :
    • Création d’un outil en ligne de commande
    • Création d’un service Web avec FastAPI
    • Création d’une application Web interactive

Publics

La formation s’adresse aux personnes ayant déjà une expérience de programmation et souhaitant s’initier au langage Python. Il ne s’agit pas d’une initiation à la programmation.

Prérequis

  • Lecture de l’anglais technique
  • Expérience avec un autre langage de Programmation
  • Maîtriser les concepts de base de la programmation (variables, types de données, boucles, fonctions, objets, etc.)

 

Matériel :

  • Ordinateur individuel, connexion à internet
  • En distanciel : double écran recommandé, micro.

 

Méthode d'évaluation

Feuille de présence/ Mise en situation/ Formulaire d’évaluation de la formation
Feuille de présence/ Mise en situation/ Formulaire d’évaluation de la formation
La formation se déroule : En présentiel sur 3 journées (7h chaque jour) : 9h30 à 12h30 et de 14h à 18h / En distanciel sur 4 journées (6h chaque jour) : 9h30 à 12h30 et de 14h à 17h30
INTER 2990€ – INTRA : Sur Devis

Prix par stagiaire. Repas du midi non inclus.

Non renseigné

Téléchargez le détail de la formation en PDF

Cette formation vous intéresse ?

Cette formation n’est actuellement pas ouverte aux inscriptions

Les données vous concernant font l’objet d’un traitement informatique destiné à la gestion des candidatures soumises à Probayes. Ces données sont traitées de manière confidentielle. Seules les personnes habilitées de notre société pourront accéder à vos données à des fins strictement internes. Vos données sont conservées pour une durée maximale de 24 mois après la date de notre dernier contact. Conformément à la réglementation applicable en matière de protection des données personnelles, entrée en application le 25 mai 2018, vous disposez d’un droit d’accès, de rectification, d’opposition, de limitation du traitement, de portabilité et d’effacement. Ces droits peuvent être exercés aux adresses suivantes (veillez à préciser vos nom, prénom, adresse postale et à joindre une copie recto-verso de votre pièce d’identité à votre demande) :

– rgpd@probayes.com– Probayes – 53 Avenue Kuntzmann – 38330 Montbonnot

Dans le cadre de la politique de protection des données personnelles de La Poste, vous pouvez contacter Madame la Déléguée à la Protection des Données, CP C703, 9 rue du Colonel Pierre Avia 75015 PARIS. En cas de difficulté dans la gestion de vos données personnelles, vous pouvez introduire une réclamation auprès de la CNIL.

Contactez-nous

Logo Probayes

N° SIRET : 45053883000073
Code NAF : 6202A
TVA : FR72 450 538 830
Déclaration d’activité enregistrée sous le numéro 84 38 06761 38 auprès du préfet de la région Auvergne-Rhône-Alpes. Cet enregistrement ne vaut pas agrément de l’Etat.

Ces formations peuvent également vous intéresser

Exploration de données en Python – PY2

Cette formation vous permettra d’apprendre à manipuler les données en Python avec les principales bibliothèques dédiées, d’apprendre les bases de la visualisation de données et de vous initier à l’utilisation des outils Big Data

Machine Learning – Tronc commun 1 – MLTC1

Cette formation permet de comprendre les principales tâches d’apprentissage automatique et les algorithmes associés. Vous saurez utiliser la bibliothèque scikit-lean et mettre en place une chaîne de traitement complète.

Machine Learning – Tronc commun 2 – MLTC2

A venir

Traitement Automatique des Langues en Python - TAL 1

Cette formation vous permettra de connaître les traitements basiques des données textuelles en Python ainsi que les principales méthodes d’analyse de données textuelles. Vous pourrez ensuite poursuivre sur la formation « Traitement Automatique des Langues pour Chatbot – TAL2 »

A venir

Pas de prochaines sessions à venir
Cette formation est la troisième d’une série de formations autour de la data science et du langage Python. Alors que la précédente formation présentait la manipulation de données en Python, cette formation présente les principaux outils et concepts utilisés en apprentissage automatique. Elle s’articule autour de deux projets d’apprentissage automatique ou toutes les étapes habituelles sont abordées : • Analyse exploratoire des données • Préparation des données • Modélisation (apprentissage automatique) • DéploiementLes supports de formation sont rédigés en anglais, toutefois les sessions sont données en français.
Pas de prochaines sessions à venir
Cette formation est la première d’une série de formations autour de la data science et du langage Python. Cette première formation a pour but de présenter les bases du langage Python.Les supports de formation sont rédigés en anglais, toutefois les sessions sont données en français.Cette formation n’est pas une initiation à la programmation (nous supposons que les participants connaissent déjà les concepts de base de la programmation), ni une formation au développement en Python (nous n’aborderons pas les notions de tests unitaires, tests fonctionnels, intégrations continue, etc.).