Formation Data Science avec Python (Scikit-learn)

Public visé

Développeurs, Data Analysts, Data Scientists.

Prérequis

Avoir suivi cette formation, ou en maîtriser les thèmes abordés :

• Formation Python - Initiation

Objectifs pédagogiques

À l’issue de cette formation, vous serez capable de :

• Utiliser Scikit-learn pour créer des modèles ML
• Concevoir des expériences A/B testing
• Visualiser clustering et régression avec Matplotlib
• Appliquer les bonnes pratiques de préparation des données

Programme

Jour 1 - Matin

Introduction Data Science

• Méthodes ML
• Fondamentaux Python et POO

Jour 1 - Après-midi

Outils et préparation des données

• NumPy/SciPy/Pandas/Matplotlib
• Préparation et nettoyage des données

Jour 2 - Matin

Régression

• ACP
• Régression linéaire/multilinéaire/polynomiale/logistique

Jour 2 - Après-midi

Classification

• Classification supervisée/non supervisée
• Arbres de décision, K-means, SVM
• Réseaux de neurones

Jour 3 - Matin

Méthodes avancées

• Cross-validation
• Méthodes bayésiennes
• Forêts aléatoires
• Apprentissage par renforcement
• Filtrage collaboratif
• A/B testing

Jour 3 - Après-midi

Applications pratiques

• Classification pour analyse de routes
• Détection de modes de transport
• Algorithmes de recommandation

Modalités d’évaluation des acquis

En cours de formation, par des travaux pratiques. En fin de formation, par un questionnaire d’auto-évaluation.