La formation Python For Data Science - Rabat Agdal et Casa Maârif- Maroc

Inscrivez-vous



Inscrivez-vous à notre formation Python for Data Science.

Formation Python For Data Science – En ligne


Le métier de Data Scientist est avant tout une vocation, qui se traduit par la pratique de traitement de données de différentes natures, à l’aide d’algorithmes adaptés, afin de répondre à des challenges de décision. Ainsi, au sein d’une équipe Data, vous serez en charge de choisir le modèle le plus performant, parmi une palette d’algorithmes : supervisés, non supervisés ou encore réseaux de neurones profonds (Deep Learning). L’importance de ce type particulier d’algorithmes, réside dans leur pouvoir à permettre à des machines d’agir sans être explicitement programmés et c’est exactement, la maîtrise de ces algorithmes, qui ont permis d’industrialiser des voitures automnes, de tirer profit de la reconnaissance vocale, d’effectuer des recherches Web efficaces et de construire une connaissance considérablement améliorée du génome humain.


Session En ligne:


Attestation de la formation:

  • Attestion de formation « Python For Data Science ».

S'inscrire à la formation.

Ce module de 5 jours en ligne présentera à l'apprenant les bases de l'environnement de programmation python, y compris les techniques de programmation python fondamentales telles que les fonctions lambdas, la lecture et la manipulation de fichiers csv et la bibliothèque numpy. Le cours présentera les techniques de manipulation et de nettoyage des données à l'aide de la populaire bibliothèque de science des données python pandas et présentera l'abstraction de la série et du DataFrame en tant que structures de données centrales pour l'analyse des données. Ce cours couvre également Seaborn et Matplotlib qui sont deux des bibliothèques de visualisation les plus puissantes de Python. À la fin de ce cours, les étudiants seront en mesure de prendre des données tabulaires, de les nettoyer, de les manipuler et d'exécuter des analyses statistiques inférentielles de base. Le module a pour objectifs:


  • Maîtriser le language de programmation python.
  • La manipulation et l'analyse des données en utilisant la bibliothèque Pandas.
  • Manipuler les matrices ou tableaux multidimensionnels en utilisant la bibliothèque Pandas.
  • Créer des représentations visuelles en utilisant Seaborn et Matplotlib qui sont deux des bibliothèques de visualisation les plus puissantes de Python.
  • Formateur Machine Learning et Statistique: Ingénieur d’Etat et consultant statisticien, lauréat de l’Institut National de Statistique et d’Economie Appliquée (INSEA), le formateur a ainsi un doctorat en Statistique. Notre formateur a plus de 13 ans d’expérience dans le domaine professionnel (secteur privé et public), avec une expertise en matière de traitement et modélisation des données et une bonne connaissance des secteurs économiques. Il est au même temps professeur universitaire à l’université Alakhawayn (AUI). Il a aussi animé plusieurs formations de Machine Learning, dans le cadre de plusieurs groupes de travail et au profit des étudiants universitaires et des grands comptes tel que : Inwi.


  • Formateur Machine Learning avec Spark: 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 est au même temps professeur universitaire à l’INPT. Il a cumulé plus de 13 ans d’expérience dans le domaine professionnel, ainsi il était consultant et chef de projet dans une grande multinationale ou il a travaillé pour le compte de plusieurs clients francophones/anglophones à savoir : Schneider, Ciba, Pfizer, Solvay, Boehringer Ingelhem etc. Notre formateur possède plusieurs certifications en BIG DATA et SPARK. Il a aussi animé plusieurs formation BIG DATA, Machine Learning et datascience pour des grands comptes tel que: Inwi, Orange, Altran, PhoneGroup, Avito, Xhub, Lydec, Maroc PME…

Programme détaillé du python for databscience - en ligne - 5 jours

Python part 1

L'objectif de cette partie est d'avoir un niveau de compétence intermédiaire en programmation Python. Ca couvre les modules suivants:

  • Introduction
  • Why Python?
  • HELLO WORLD
  • INDENTATION
  • VARIABLES
  • DATA TYPES
  • NUMBERS
  • CASTING
  • STRINGS
  • BOOLEAN
  • LISTS
  • TUPLES
  • Set
  • Dictionaries

Python part 2

L'objectif de cette partie est d'avoir un niveau de compétence intermédiaire en programmation Python. Ca couvre les modules suivants:

  • If … Else
  • Loops
  • Functions
  • Lambda Functions
  • Array
  • Classes/Objects
  • Inheritance
  • Iterators
  • Scope
  • Modules
  • Datetime
  • JSON
  • RegEx
  • PIP
  • Try … Except
  • User Input
  • String Formating

Numpy

Ce module couvre l'utilisation de la bibliothèque numpy pour créer et manipuler des tableaux.

  • Introduction
  • Creating arrays
  • Lab 1 – Creating array
  • NumPy Array Indexing
  • Array Slicing
  • Lab 2 – Array Slicing
  • Data Types
  • Lab 3 – Data Type
  • Array Shape
  • Array Reshape
  • Lab 4 – Array reshape
  • Array Iterating
  • Lab 5 – Array iterating
  • Joining Array
  • Lab 6 – Joining array
  • Splitting Array
  • Lab 7 – Splitting array
  • Searching Arrays
  • Lab 8 – Searching array
  • Sorting Arrays
  • Lab 9 – Sorting array
  • Filter Array
  • Random Numbers
  • Lab 10 – Random number

Pandas

Ce module couvre l'utilisation du module pandas avec Python pour créer et structurer des données.

  • Introduction
  • Creating Data
  • Lab 1 – Creating data
  • Naive accessors
  • Indexing in Pandas
  • Lab 2 – Indexing
  • Summary Functions and Maps
  • Lab 3 – Summary Functions and Maps
  • Grouping and Sorting
  • Lab 4 – Grouping and Sorting
  • Data Types & Missing Values
  • Lab 5 – Data Types & Missing Values
  • Renaming and Combining

Data Visualization

Ce module couvre la création des des visualisations de données à l'aide de matplotlib et seaborn avec python.

  • Introduction
  • Line chart
  • Lab 1 – Line Charts - Los Angeles City Museums
  • Bar chart & Heatmap
  • Lab 2 – Bar chart & Heatmap
  • Scatter Plots
  • Lab 3 – Scatter plots
  • Distributions
  • Lab 4 – Distributions
  • Pairplot
  • Boxplot

FAQs

Le métier de Data Scientist est avant tout une vocation, qui se traduit par la pratique de traitement de données de différentes natures, à l’aide d’algorithmes adaptés, afin de répondre à des challenges de décision. Ainsi, au sein d’une équipe Data, vous serez en charge de choisir le modèle le plus performant, parmi une palette d’algorithmes : supervisés, non supervisés ou encore réseaux de neurones profonds (Deep Learning). L’importance de ce type particulier d’algorithmes, réside dans leur pouvoir à permettre à des machines d’agir sans être explicitement programmés et c’est exactement, la maîtrise de ces algorithmes, qui ont permis d’industrialiser des voitures automnes, de tirer profit de la reconnaissance vocale, d’effectuer des recherches Web efficaces et de construire une connaissance considérablement améliorée du génome humain.

Le Machine Learning fait appel en fait, à plusieurs compétences interdisciplinaires, telle que la statistique, l’algèbre linéaire, l’optimisation et l’informatique, pour développer des systèmes automatisés, capables de passer au crible de grands volumes de données, afin de prendre des décisions, tout en minimisant l’intervention humaine. En tant que domaines d’application, le Machine Learning est désormais incroyablement omniprésent, avec des applications allant de l’intelligence d’affaires à la sécurité des pays, de l’analyse des interactions biochimiques à la surveillance structurelle du vieillissement des ponts, etc.

Dans le même ordre d’idées, les responsables de cette formation ont conçu le mini master Machine Learning, afin de faire bénéficier les stagiaires d’une formation complète et qui répond aux standards internationaux. Le premier résultat escompté est de bien vous outiller, afin de maîtriser les techniques de Machine Learning les plus efficaces, dans l’objectif d’exercer à les mettre en œuvre et à les faire fonctionner par vous-même. Plus important encore, vous découvrirez non seulement les fondements théoriques de l’apprentissage, mais vous acquerrez également le savoir-faire pratique nécessaire pour appliquer efficacement les techniques présentées, à de nouveaux problèmes dans le cadre des situations réelles.

Ensuite, la formation vise à présenter les détails nécessaires pour appréhender efficacement le Machine Learning et pour la construction de la connaissance, sur la base des données qui peuvent être de plusieurs natures. Les sujets traités comprennent entre autres :

  • L’apprentissage supervisé (algorithmes paramétriques/non paramétriques) ;
  • L’apprentissage non supervisé (clustering, réduction de la dimension, systèmes de recommandation) ;
  • Les bonnes pratiques en Machine Learning (théorie de biais/variance, processus d’innovation et IA).
  • La formation s’appuiera également sur de nombreuses études de cas et applications, de sorte à pouvoir appliquer les algorithmes à de nouveaux problèmes telle que la classification d’un texte.

  • Développer une idée claire de ce qu’implique l’apprentissage des modèles à partir des données ;
  • Maitriser les concepts d’une grande variété d’algorithmes de Machine Learning ;
  • Modéliser des données classiques et complexes et appliquer les algorithmes à un problème réel ;
  • Extraire de la connaissance sur la base des algorithmes et résultats issus de vos données ;
  • Etre capable d’évaluer les modèles générés à partir des données ;
  • Choisir entre plusieurs approches et entrainer des modèles ;
  • Optimiser les modèles en prenant compte des résultats escomptés (précision, fiabilité, exactitude, etc.).

Le marché de l'analyse Big Data est en croissance à travers le monde et ce modèle de croissance forte se traduit par une excellente opportunité pour tous les professionnels de l'informatique. Les responsables du recrutement recherchent des professionnels certifiés Big Data Hadoop et Spark. Notre formation à la certification Big Data et Hadoop et Spark vous aide à saisir cette opportunité et à accélérer votre carrière. Notre cours Big Data Hadoop et Spark peut être suivi par des professionnels comme par des novices. Il est le mieux adapté pour:


  • Passionnés de Big Data
  • Développeurs logiciels, chefs de projet
  • Architectes logiciels
  • Consultant BI
  • Ingénieurs de données
  • Data Analyst
  • Data scientist
  • DBA et professionnels de la base de données
  • Ingénieurs en informatique
  • Diplômés cherchant à construire une carrière dans le domaine du Big Data

Comme vous le savez, de nos jours, de nombreuses organisations manifestent de l'intérêt pour le Big Data et adoptent Hadoop et Spark dans le cadre de leur stratégie de solution, la demande d'emplois dans le Big Data et Spark augmente rapidement. Il est donc grand temps de poursuivre votre carrière dans le domaine du Big Data et de l'analyse avec notre formation qui prépare à la certification Hadoop et Spark avec Python et Scala.

Il n'y a pas de tels prérequis pour la formation Mini Master Machine Learning ou data science avec R, Scikit Learn avec Python et Spark avec Python ou Scala. Cependant, une connaissance préalable de la programmation, Statistique sera utile mais n'est pas obligatoire. De plus, pour parfaire vos compétences, Itabacademy propose le cours gratuit "python for data science" à suivre à votre rythme lorsque vous vous inscrivez au cours Mini Master Machine Learning ou data science avec R, Scikit Learn avec Python et Spark avec Python ou Scala.



Attestation MM ML



Ce que nos clients disent de nous

Moulay Youssef Smaili
Moulay Youssef Smaili
30. Novembre, 2019.
Ayant suivi la formation Big data & Machine learning durant la dernière session (octobre-novemvre 2019), je tiens à remercier les formateurs Dr Abdoullah et Dr Amine pour la qualité de la formation, leur pédagogie et leur gentillesse. Je vous souhaite une très bonne continuation et à très bientôt inchallah. Youssef.
AK I
AK I
20. Octobre, 2019.
Any big data course in itself is interesting, but thanks to a well designed organization of the material, the hands-on labs and moderators able to deliver knowledge and expertise in a shareable mode instead of a I-give/you-take mode, made it excellent. The staff was professionally great in doing exactly what it is suppose to do and with a genuine smile. I thank you for a job well done.
Benjamin Ekia
Benjamin Ekia
20. Octobre, 2019.
ITAB Academy centre avec des formateurs au point sur les différentes formations mon expérience au sein de cette établissement était très riche.
alfousseyni.keita.@yahoo.com Keita
alfousseyni.keita.@yahoo.com Keita
20. Octobre, 2019.
Tout d'abord, je dois avouer que le local est très propice pour l'apprentissage. J'ai fait la formation big data et Machine Learning et je dois avouer que le formateur est très compétant et il sait de quoi il parle et cela est largement suffisant.

Quelques références

ITAB ACADEMY en photos

4,500.00MADAjouter au panier