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Formation incontournable

Formation : Python Data Science, manipuler et visualiser les données

certification TOSA® en option

Python Data Science, manipuler et visualiser les données

certification TOSA® en option
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La science des données est un domaine multidisciplinaire en constante expansion. Elle s’appuie sur des méthodes scientifiques, des algorithmes et des processus que Python a su maîtriser grâce à un écosystème particulièrement riche. Il est devenu aujourd’hui le langage de référence pour l’analyse de données, quels qu’en soient les formats. Notre formation vous permet la prise en main des outils, bibliothèques et modules Python pour obtenir de rapides compétences en data science avec ce langage.


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Cours pratique en présentiel ou en classe à distance

Réf. IYT
Prix : 2390 € H.T.
  4j - 28h00
En option :
Dynamique.Model.Bean_FormationOption
Certification : 80 € HT




La science des données est un domaine multidisciplinaire en constante expansion. Elle s’appuie sur des méthodes scientifiques, des algorithmes et des processus que Python a su maîtriser grâce à un écosystème particulièrement riche. Il est devenu aujourd’hui le langage de référence pour l’analyse de données, quels qu’en soient les formats. Notre formation vous permet la prise en main des outils, bibliothèques et modules Python pour obtenir de rapides compétences en data science avec ce langage.

Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
  • Posséder une vue d’ensemble de l’écosystème scientifique de Python
  • Connaître les librairies scientifiques incontournables pour la science des données
  • Être capable de manipuler des données volumineuses avec Python
  • Comprendre l’intérêt de la datavisualisation
  • Savoir visualiser des données avec Python

Public concerné
Ingénieur, développeur, chercheur, data scientist, data analyst et toute personne désireuse de se former à l'univers scientifique de Python.

Prérequis
Pratique du langage Python.
Vérifiez que vous avez les prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en faisant  ce test.

Programme de la formation

Présentation de l'écosystème Python scientifique

  • Panorama de l’écosystème scientifique de Python : les librairies incontournables.
  • Savoir où trouver de nouvelles librairies et juger de leur pérennité.
  • Les principaux outils et logiciels open source pour la data science.
  • Pourquoi utiliser une distribution scientifique, Anaconda.
  • Comprendre l’intérêt d’un environnement virtuel et savoir l’utiliser.
  • L’interpréteur IPython et le serveur Jupyter.
  • Les bonnes pratiques pour bien démarrer votre projet de data science avec Python.
  • Les formats de fichiers scientifiques et les librairies pour les manipuler.
Travaux pratiques
Mise en place de l’environnement de développement : installation d’Anaconda, création d’un environnement virtuel, export et duplication d’un environnement, utiliser les notebooks Jupyter.

La SciPy Stack

  • Le socle de librairies scientifiques incontournables sur lequel sont basées toutes les autres : la SciPy Stack.
  • NumPy : calcul numérique et algèbre linéaire (les vecteurs, matrices, images).
  • SciPy, basée sur NumPy pour les statistiques, les analyses fonctionnelles, géospatiales, le traitement du signal, etc.
  • Pandas : l’analyse de données tabulaires (CSV, Excel, etc.), statistiques, pivots, filtres, recherche…
  • Matplotlib : la librairie de visualisation de données incontournable.
Travaux pratiques
Mesurer les performances du NumPy installé par votre Linux et celui d’Anaconda. Traitement d’images avec NumPy. Premiers tracés. Analyses statistiques de fichiers CSV. Premiers éléments de cartographie. Transformées de Fourier.

Les librairies de visualisation

  • Panorama des librairies de visualisation de Python : 2D/3D, desktop/web, statistiques, cartographie, big data...
  • Les librairies orientées desktop : Matplotlib, Pandas, Seaborn.
  • Les librairies orientées web : Bokeh, Altair, Plotly...
  • Les librairies pour la 3D : Plotly, pythreejs, ipyvolume...
  • Les librairies cartographiques : Cartopy, folium, ipyleaflet, Bokeh, cesiumpy…
  • Les librairies big data : datashader, Vaex...
Travaux pratiques
Réalisation de multiples exercices avec quelques librairies présentées. Visualisation big data, cartographique, 2D et 3D.

La datavisualisation

  • L'intérêt de la datavisualisation
  • Utiliser PyViz et l’écosystème HoloViz.
  • Présentation des outils SuperSet, Mayavi, Paraview et VisIt.
Travaux pratiques
Poursuivre l'utilisation des librairies de visualisation et manipulations des outils.

Les formats de fichiers scientifiques et la manipulation de données volumineuses

  • Panorama des principaux formats de fichiers scientifiques : NetCDF, HDF5, GRIB, JSON, PARQUET, MATLAB, CGNS...
  • Manipuler des données volumineuses avec Dask, Vaex et Xarray.
Travaux pratiques
Manipulation de données dépassant les Go, lecture et écriture de fichiers NetCDF/HDF5. Visualisation de données climatiques, images satellites, création de vidéos/animations graphiques.


Modalités pratiques
Travaux pratiques
De nombreux exercices sont réalisés pour illustrer les sujets.
Méthodes pédagogiques;
Pédagogie active, retours d'expériences, des démonstrations sont mises en œuvre par le formateur pour une mise en pratique plus rapide par les participants.

Modalités d'évaluation
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de QCM, mises en situation, travaux pratiques…
Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.

Options
Certification : 80 € HT
Certifiez-vous pour faire reconnaître vos compétences sur le marché et booster votre carrière.

Avis clients
4,6 / 5
Les avis clients sont issus des évaluations de fin de formation. La note est calculée à partir de l’ensemble des évaluations datant de moins de 12 mois. Seules celles avec un commentaire textuel sont affichées.
EMILIEN S.
19/03/24
5 / 5

Le contenu était très intéressant et complet, il donne à la fois les bases et les clés pour aller plus loin. Cependant il aurait été intéressant d’aller plus en profondeur sur la partie visualisation, peut-être en réduisant le temps passé sur le début de la formation (manipulations de bases).
ALLAN R.
19/03/24
5 / 5

Formateur à l’écoute et qui prend le temps d’expliquer les notions. Nous avons pu traiter les cas généraux et aussi des aspects propres aux spécificités des métiers de chacun. Le temps alloué aux exercices étaient suffisants et les corrections interactives permettant d’absorber aux mieux les informations.
CÉDRIC R.
19/03/24
5 / 5

Contenu très approprié à mon besoin et de qualité Formateur excellent




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