Python est un langage et un environnement de développement informatique et de calcul scientifique qui s'est progressivement imposé comme l'un des outils majeurs de la Data Science :
Libre de droit et fonctionnel sur tous les environnements et systèmes d'exploitation
Naturellement compatible avec les applications informatiques et les plateformes Big Data, il répond donc à l'exigence d'industrialisation de la Data Science
Massivement utilisé par la communauté des Data Ingénieurs et Data Scientists dans le monde
Avec une couverture du spectre de fonctionnalités nécessaires à la bonne réalisation d'un projet Data Science :
Acquisition des données et notamment via scrapping, API
Capacité à parser et structurer tous types de données (SQL, json, noSQL, graphe…)
Fonctionnalité de traitement automatique du langage naturel (NLP)
Calcul scientifique et matriciel, algorithmie, traitement du signal
Machine Learning - Deep Learning, Statistiques, séries temporelles
Exploration graphique et visualisation interactive, publication d'applications web
Lien avec le Big Data et SPARK en particulier
Prochaine session :
les 18, 19 et 20 septembre 2018 à Paris
Je m'inscris
Objectifs de la formation :
Avoir une vision d'ensemble des fonctionnalités « data » offertes par Python et apprendre à programmer en Python dans le but de :
Faire son Data Management sous Python
Analyser et Explorer ses données sous Python
Comprendre et savoir mettre en œuvre avec Python scikit-learn les principaux algorithmes de Machine Learning supervisés et non supervisés
Profil concerné :
Data Scientist, Data Miner, Data Analyst, Statisticien
Débutant en Python
Utilisateur métier (marketing…) spécialiste de la data
Utilisateur de bases de données intéressé par l'analyse
Pré-requis :
Connaissances en statistiques
Connaissances d'un autre langage de programmation SAS/VBA/MatLab/R/C
Modalités :
1 800 € HT / personne
Formation en intra entreprise possible, nous consulter
9h - 17h30
Déjeuners compris dans le coût de la formation
Programme :
Jour 1 : Les fondamentaux
Créer une base de travail et l'explorer
Débuter un programme sous Python, les bonnes pratiques, les environnements de travail
Comparaison avec SAS, R, connexion base de données
Importer des données, auditer et faire le Data Management
Analyse et explorer des données
Jour 2 : Analyse prédictive, application sur un score
Vocabulaire du Machine Learning
Présentation des concepts théoriques et des principes d'utilisation des différents algorithmes supervisés et non supervisés
Feature engineering
Algorithmes supervisés avec Scikit-Learn
Mesure de performance des modèles
Jour 3 : Clustering, application sur une segmentation
Présentation des concepts théoriques et des principes d'utilisations des algorithmes
Analyse factorielle sous Python
Algorithmes non supervisés sous Python
Réaffectation des segments sous Python
Inscription :
Prochaine session :
les 5, 6 et 7 février 2018 à Paris
Je m'inscris
Numéro d'agrément de formation : 11 75 43610 75
Adresse
55, quai de Grenelle | 75015 PARIS
Pour voir le plan cliquez ici
Pour tous renseignements, contacter Ilana Cerini au : 01 73 00 55 00
La Sté Soft Computing SA a publié ce contenu, le 04 janvier 2019, et est seule responsable des informations qui y sont renfermées. Les contenus ont été diffusés par Public non remaniés et non révisés, le04 janvier 2019 17:28:05 UTC.
Soft Computing est une société de conseil et de services spécialisée dans la gestion de la relation client (CRM), dans la gestion de la performance (Business Intelligence) et dans l'e-Business. La société compte près de 400 consultants et assure des prestations de conseil, de technologie et de marketing auprès des directions métiers et des directions informatiques de ses clients. Le chiffre d'affaires net se répartit comme suit par activité : - fourniture de services d'exploitation (51 %) : principalement des services d'hébergement, d'exploitation et de mise à jour de bases de données clients, réalisation d'études et d'enquêtes, gestion de campagnes promotionnelles (sélection de cibles, mailings, etc.) ; - conception et intégration de systèmes (49 %) : conception d'applications (applications de stockage de données sur les clients et les produits, fidélisation des clients, automatisation de la gestion des risques, etc.), mise en uvre d'architectures techniques, systèmes de pilotage des performances, etc. Le groupe propose également des prestations de conseil pour la définition des besoins et l'élaboration de stratégies d'amélioration des performances. La répartition du chiffre d'affaires par marché est la suivante : distribution et vente par correspondance (39%), banque et assurance (26%), industrie (10%) et autres (25%).