Introduction à la data science et le Machine Learning en Python

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Initiez-vous aux biblithèques Numpy, Pandas, Matplotlib et Seaborn. Apprenez ce qu'est de la Machine Learning et réalisez un projet réel.

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Science de données:

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Data science: Ce que vous apprendrez

  • Apprendre les bases de Numpy pour les données numériques
  • Apprendre les bases de Pandas et comment l'utiliser pour l’analyse des données
  • Apprendre les bases de Matplotlib et comment l'utiliser pour la visualisation des données
  • Apprendre les bases de Seaborn et comment l'utiliser pour les représentations graphiques statistiques
  • Comprendre ce qu'est le Machine Learning
  • Comprendre ce qu'est l'apprentissage supérvisé
  • Apprendre ce qu'est la régression linéaire
  • Réaliser un projet réel de regression linéaire

Programme de la formation:

Module 1: Introduction et installation de l'environnement de développement
Session 1: Introduction Session 2: Installation d'Anaconda - Mac Os Session 3: Installation d'Anaconda -Windows Session 4: Prise en main du noteBook Jupyter
Module 2: La bibliothèque Numpy
Session 5: Introduction Session 6: Création de vecteurs à partir de liste Python Session 7: Création de matrices Session 8: Création de tableaux de trois dimensions Session 9: La fonction arange() Session 10: Attributs principaux d'un objet array Session 11: La méthode reshape() Session 12: La méthode resize()
Module 3: La bibliothèque Pandas
Session 13: Introduction à Pandas Session 14: Les séries en Pandas Session 15: Les séries Pandas comme dictionnaire Session 16: Modification d'une série Pandas Session 17: Construction de Dataframes Session 18: Créer un Dataframe à partir de plusieurs séries pandas Session 19: Créer un Dataframe à partir d'une matrice Numpy
Module 4: La bibliothèque Matplotlib
Session 20: Introduction Session 21: Représentations graphiques avec Matplotlib Session 22: Représentations graphiques de type courbe Session 23: Histogrammes
Module 5: La bibliothèque Seaborn
Session 24: Introduction Session 25: Représentation graphique d'une distribution de variables quantitatives Session 26: La fonction seaborn.catplot()
Module 6: Machine Learning
Session 27: Machine Learning - C'est quoi? Session 28: Apprentissage supérvisé - Introduction Session 29: Processus de l'apprentissage supervisé
Module 7: Régression linéaire
Session 30: Introduction théorique à la régression linéaire Session 31: Projet de régression linéaire multiple - Partie 1 Session 32: Projet de régression linéaire multiple - Partie 2

Data Science et Machine Learning: Description

Dans cette formation introductive aux sciences des données et au Machine Learning en Python, nous allons explorer les fondements de ces domaines passionnants et découvrir comment utiliser les bibliothèques NumPy, Pandas, Matplotlib et Seaborn pour manipuler, analyser et visualiser des données, ainsi que réaliser un projet pratique de régression linéaire.
La science des données est une discipline en plein essor qui nous permet d'extraire des informations précieuses à partir des données. Dans cette formation, nous allons découvrir comment utiliser Python, un langage de programmation populaire et polyvalent, pour explorer des ensembles de données en utilisant les bibliothèques NumPy et Pandas. Ces outils puissants nous permettent de manipuler efficacement des tableaux multidimensionnels et des structures de données tabulaires, respectivement. Nous allons également plonger dans le monde de la visualisation des données avec les bibliothèques Matplotlib et Seaborn. Ces bibliothèques nous permettent de créer des graphiques clairs et informatifs pour mieux comprendre nos données et communiquer nos résultats de manière visuelle et convaincante. Enfin, nous aborderons une introduction au Machine Learning supervisé. Nous allons explorer les bases de cette branche du Machine Learning, qui consiste à entraîner des modèles pour effectuer des prédictions en utilisant des données d'entraînement. Nous mettrons en pratique ces concepts en réalisant un projet de régression linéaire, où nous allons construire un modèle capable de prédire une variable continue en fonction d'autres variables d'entrée. Je suis convaincu que cette formation vous fournira les connaissances et les compétences de base nécessaires pour commencer votre parcours dans le domaine de la data science et du Machine Learning. Je suis impatient de travailler ensemble et de découvrir les possibilités passionnantes que ces domaines ont à offrir.

Ma promesse

En vous inscrivant à cette formation, je vous promets une expérience d'apprentissage enrichissante et une série de bénéfices concrets :

Développeurs débutants : Acquisition de compétences essentielles : Au terme de cette formation, vous maîtriserez les bases de la data science et du Machine Learning en utilisant Python.

Utilisation des bibliothèques clés : Vous apprendrez à utiliser les bibliothèques NumPy, Pandas, Matplotlib et Seaborn, qui sont des outils essentiels dans le domaine de la data science.

Réalisation d'un projet concret : Vous aurez l'occasion de mettre en pratique vos connaissances en réalisant un projet de régression linéaire. Vous serez guidés tout au long du processus, de la préparation des données à l'évaluation du modèle, en passant par la construction du modèle lui-même.

Développement de nouvelles opportunités : La data science et le Machine Learning sont des domaines en pleine expansion et en forte demande. En acquérant ces compétences de base, vous pouvez vous engager dans un autre parcours plus complet.

À qui cette formation science de données?

Toute personne désirant s'initier facilement la data science et le Machnine Learning à l'aide de Python

Toute personne souhaitant affranchir le pas vers le monde des sciences des données

Prérequis: Avoir les bases en Python

Pourquoi choisir cette formation?

  • Contenu très bien structuré
  • Combinaison équilibrée de théorie et de pratique
  • Explications claires et concises
  • Discussion sur les meilleures pratiques
  • Très bon départ pour un apprentissage approfondi

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