Se familiariser au Machine Learning et à la Data Science avec Python
Durée
3 jours, 18 heures
Modalité
Objectifs
Comprendre le processus de machine learning et les principaux modèles d'apprentissage
Connaître et savoir utiliser les principales librairies python pour la data science
Prérequis
Les participants se sont familiarisés aux bases Python et aux modules de base comme numpy.
Public cible
Tout public
Financement
- OPCO
- France Travail
Programme
Définir le ml
- Bref historique
- Caractéristiques et ressources
- Installation et environnements de développement (détaillé pour l'environnement Anacaonda)
- Programmation
Identifier les spécificités du langage python
- Variables, types et opérateurs
- Conditions et boucles
- Traitement des erreurs
- Fonctions de base et formatage
- Listes et tuples
- Dictionnaires et ensembles
- Itérateurs et générateurs
Gérer les fichiers et les es
- Modules systèmes, ligne de commande
- Gestion txt, bin, zip
- Syntaxe, utilisation de with
Utiliser les fonctions et les modules
- Syntaxe
- Fonctions spécifiques : lambda... décorateurs (numba) ?
- Portée des variables
- Installation et utilisations des modules
Utiliser les classes
- Structure, méthodes, constructeurs,
- Héritage, encapsulation et polymorphisme
Mettre en application modules utilitaires
- Modules scientifiques (numpy, scipy, math, random, threading, + matplotlib)
- Traitement du langage (re, nltk)
- Traitement d'images (pillow), du signal (scipy.signal)
- Gestion données web (webbrowsed, requests, html, beautifulsoup, selenium)
- Gestion du temps, des dates (time, datetime, dateutil, calendar)
- Site web avec streamlit
Gérer les fichiers et les es
- Modules systèmes, ligne de commande
- Gestion txt, bin, zip
- Syntaxe, utilisation de with
Gérer les fichiers et les es
- Modules systèmes, ligne de commande
- Gestion txt, bin, zip
- Syntaxe, utilisation de with
Modalités d'évaluation
- Les acquis des participants seront mesurés tout au long de la session de formation.
- L'évaluation privilégiera l'aspect formatif et les interactions participant/formateur. Elle pourra éventuellement prendre l'aspect d'un QCM.
- Une attestation de fin de formation reprendra l'ensemble des objectifs pédagogiques de la formation et sanctionnera l'acquisition des savoirs du participant.
Méthodes mobilisées
- Exercices d'autopositionnement, partages d'expériences interactifs entre stagiaires
- Supports théoriques et pratiques
- Mises en situation
En savoir plus
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PDF — 1,2 Mo
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Avis et satisfaction
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(1) Coût pédagogique journalier distanciel
Délai estimé : entrée en formation possible 4 à 6 semaines après inscription, session garantie dès un inscrit.
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