Après plusieurs mois de préparation intensive et de recherche de formateurs de haut niveau, nous sommes ravis de vous présenter notre toute nouvelle formation : Python pour la Data Science.
Ce parcours Certifiant se déroule sur six semaines à mi-temps. Il peut être adapté aux professionnels disposant de peu de temps pour d’intégrer des connaissances pointues.
Un levier stratégique
Dans un monde dominé par le big data, la capacité des entreprises de tous secteurs à exploiter les données pour prendre des décisions stratégiques, innover et se distinguer est cruciale. La data science, qui englobe l’analyse statistique, le traitement des données et l’apprentissage automatique, est devenue une compétence fondamentale.
Notre formation en data science va au-delà de la théorie, offrant une expertise pratique dans l’utilisation des outils les plus actuels. Basée sur le langage Python, elle permet d’acquérir les compétences nécessaires pour analyser des ensembles de données complexes, créer des modèles prédictifs et interpréter les résultats pour orienter la stratégie d’entreprise.
A qui s’adresse cette formation ?
- Aux professionnels souhaitant acquérir des compétences pointues (scientifiques, personnes issu du domaine de la finance, des statistiques etc.)
- Ceux qui aspirent à rester à la pointe des technologies actuelles et futures
Des connaissances du langage de programmation Python (ou la formation Python Software Engineer) sont nécessaires.
Cette formation est un investissement précieux, qui ouvre la porte à de nombreuses opportunités de carrière dans l’un des secteurs les plus dynamiques et demandés aujourd’hui.
Voici un petit apercu du programme:
- Première partie : Exploratory Data Analysis (EDA). Le processus de la science des données : de leur collecte et leur analyse au traitement et à la visualisation des données avec les bibliothèques Python NumPy, Pandas, Scipy, Matplotlib et Seaborn
- Deuxième partie : Méthodes et algorithmes statistiques pour la science des données avec Scipy et Scikit-learn
- Troisième partie : Apprentissage automatique et modélisation des données – Machine Learning : apprentissage supervisé et non-supervisé
Programme de la formation Certifiante