Diplôme - Python Data Scientist

Le parcours diplômant se déroulent sur 1 semestre à mi-temps.

Chaque participant développe une ou plusieurs applications.

Python / Numpy / Pandas / EDA / SciPY/ Machine Learning

Obtenez votre Diplôme en Data Science avec Python 

1 semestre à mi-temps
Formation modulaire

Parcours diplômant

Ce parcours diplômant s’étend sur une durée d’un semestre à mi-temps.

Il comprend le développement par chaque participant d’une ou plusieurs applications dédiées au traitement, à l’analyse et à la visualisation de données complexes.

Exemples d’applications développées : applications financières, analyses de données climatiques, chatbots, applications de prédictions de prix…

Public cible

Professionnels IT souhaitant se spécialiser : Ceux qui travaillent déjà dans le domaine des technologies de l’information et qui désirent se spécialiser en data science pour élargir leurs compétences et opportunités de carrière.

Analystes de données : Professionnels travaillant déjà avec des données dans des rôles tels qu’analyste d’affaires ou de marché, qui cherchent à approfondir leurs compétences analytiques et à apprendre à utiliser Python pour l’analyse de données.

Chercheurs et universitaires : Personnes dans le domaine académique ou la recherche qui nécessitent des outils avancés pour analyser des ensembles de données complexes dans leurs projets.

Cette formation est idéale pour toute personne désireuse de développer des compétences en data science, d’améliorer ses perspectives de carrière ou d’intégrer l’analyse de données dans son domaine d’expertise.

Méthode

La méthode d’enseignement se base sur l’apprentissage par projet (PLB) qui intègre la théorie et la pratique.

La formation est intensive et requiert un travail personnel en dehors des heures de cours.

Programme

  • Langage Python
  • Python pour le Web et Rest API
  • Testing et déployement d’une application
  • EDA
  • Traitement et Modélisation des données pour Machine Learning
  • Apprentissage automatique
  • Statistiques descriptives avec NumPy et SciPy
  • Data processig avec Pandas
  • Visualisation de données avec Matplotlib et Seaborn
  • Méthodes et processus d’un projet d’Analyse des Données
  • Statistiques interferentielles / SciPy
  • Machine Learning – apprentissage supervisé et non-supervisé

Prérequis

Des connaissances d’un langage de programmation sont un atout mais pas indispensable.

Prochaine session

À définir

Attestation de suivi de cours
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Tarif: CHF 18900 .-

Informations supplémentaires


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