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Python pour la data science

Descriptif

Durée de la formation

Durée 35 heures

Session

du 23 nov. 2020 au 27 nov. 2020  - Paris - 5ème (75)
+ autres sessions
du 23 nov. 2020 au 27 nov. 2020  - Paris - 5ème (75)
du 06 mai 2020 au 31 déc. 2020  - Labège (31)

Objectif de la formation

Connaître et savoir utiliser les librairies incontournables de Python pour la data science : La Scipy Stack
Connaître et utiliser les principales librairies de visualisation de données et notamment orientées cartographie
Savoir manipuler des données volumineuses ne tenant pas en mémoire
Avoir une bonne compréhension de l'écosystème scientifique de Python, savoir trouver ses librairies et juger de leur qualité

Description de la formation

-L'écosystème scientifique Python
-Les incontournables: Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlib et iPython qui sont le ciment de toutes les autres librairies scientifiques
-Panorama des librairies et logiciels scientifiques par domaine
-Les critères permettant de juger de la qualité d'une librairie
-Calculer avec des nombres réels: comprendre les erreurs de calculs
-La représentation des nombres réels
-Comprendre les erreurs de calculs et les contourner
-La scipy stack
-Manipuler des tableaux de nombres: Numpy
o Différences avec les listes Python
o Création, sélection, filtres et principales fonctions
-Visualiser ses données: Matplotlib
o Les concepts de la librairie
o Principaux graphiques: nuages de points, courbes, histogrammes, boxplot, ...
o Fonctionnalités avancées: 3D, légendes, colorbar, manipuler les axes, annotations, ...
-Analyse de données: Pandas
o Les fondements de la librairie: Manipuler des données de type CSV et Excel
o Séries et Dataframes
o Index, sélection de données, filtres/recherche, agrégations, jointures et fonctions avancées
o Manipuler des séries temporelles
-Les fonctions mathématiques avancées: Scipy
o Statistiques, optimisation, interpolations/régressions, traitement d'images
-Visualisation de données
-Présentation de l'écosystème de visualisation de données de Python
-Les librairies orientées Web: Bokeh, Altair et Plotly
-Les "écosystèmes" PyViz et HoloViz
-La visualisation de données volumineuses/big data avec DataShader
-Les statistiques avec Seaborn
-Visualiser des données géospatiales
-Convertir ses données d'un système de coordonnées à l'autre
-Cartographie interactive "à la Open Street Map/Google Maps" avec Folium/iPyleaflet
-Cartographie statique avec Cartopy
-Autres librairies géospatiales
-Manipulation de données volumineuses
-Les librairies h5py, pytables, netcdf4, xarray, iris, parquet permettant de lire vos fichiers scientifiques
-Paralléliser ses calculs avec Dask
-Paralléliser ses calculs avec CuDF
-Manipuler des dataframes gigantesques avec Dask
-Personnalisation
Sous réserve de contraintes techniques ou de confidentialité, nous vous proposons de personnaliser la formation en réalisant des exercices directement sur vos données métiers.

Conditions d'accès

Pour suivre ce stage dans de bonnes conditions, il est recommandé d'avoir suivi en amont la formation Python - Bases et introduction aux librairies scientifiques

Validation

Attestation d'acquis ou de compétences;Attestation de suivi de présence

Donne accès au(x) métier(s) suivant(s)

Etudes et prospectives socio-economiques (voir la fiche métier)

Informations complémentaires

2
FOAD : 35 h
239 jours
Et après la formation ?

Retour à l'emploi des anciens stagiaires

ÉLEVÉ

Conseils
Les questions à se poser avant de choisir une formation à distance
  • Les modalités de formation proposées par cet organisme sont-elles adaptées à mes besoins et répondent-elles à mes attentes ?
  • Y-a-t'il un système de coaching, de contrôle de l’assiduité, de vérification régulière des connaissances acquises ?
  • Est-ce que je dispose du matériel adéquat et d'un lieu approprié pour suivre cette formation ? Bonne connexion, webcam, casque, bureau fermé ou accès un espace numérique public ou de co-working ?
  • Suis-je suffisamment motivé, auto-discipliné et organisé pour me connecter de façon assidue ?
  • Suis-je en capacité de travailler seul ? Si non, puis-je m’appuyer sur une communauté ?

Data Value

Lieu de formation

À distance

Centre de formation

Data Value
41 Rue de la Découverte
31670, Labège

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