Formation Python for Data Science à Rabat Agdal et Casablanca Maârif – Maroc
Ce cours vous aidera à découvrir les bonnes pratiques et connaissances fondamentales pour effectuer vos analyses de données à l’aide de Python.
À l’issue de ce cours, vous serez en mesure d’écrire vos propres scripts Python et d’effectuer des analyses de données pratiques. Vous verrez ainsi commencer utiliser les notebooks Jupyter et des librairies Python comme Pandas, Matplotlib ou encore Numpy .
Etant donné que Python possède de nombreuses librairies qui sont utilisées dans tous les domaines, ce cours vous sera utile pour découvrir quelques régles de base vous permettant de traiter une grande quantité de données.
Objectifs du module Python for Data Science:
- Mettre en œuvre les différents modules Python
- Concevoir et exécuter un notebook Jupyter
- Visualiser des données avec Matplotlib et Seaborn
- Editer des tableaux avec Numpy
- Manipuler un jeu de données grâce à Pandas
Public:
- Toute personne.
Horaire:
- Formation en Weekend – Samedi et Dimanche.
Formateur:
- Ingénieur d’Etat et consultant BIG DATA, lauréat de l’université Alakhawayn, le formateur a un doctorat en informatique de l’ENSIAS en partenariat avec l’université de Quebec. Il a plus de 12 ans d’expérience dans le domaine professionnel, ainsi il était consultant et chef de projet dans une grande multinationale. Notre formateur possède plusieurs certifications en BIG DATA et SPARK. Il a aussi animé plusieurs formation BIG DATA et Machine Learning pour des grands comptes tel que: Inwi, Orange, Maroc PME, Altran, PhoneGroup, Avito, Xhub, Lydec…
Déroulement:
- Les horaires peuvent être adaptés en fonction des disponibilités des différents participants.
- Une attestation de suivi de formation vous sera remise en fin de formation.
Nos références:
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Les bases de Python
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Structures de données Python
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- Principes fondamentaux de la programmation en Python
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Mise en place votre environnement de travail
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Initiation à la librairie Numpy
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Mise en pratique des notebooks (Matplotlib et Numpy)
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Traiter des données avec la librairie Pandas
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