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Formation Big Data – Python pour l’analyse de données

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La formation – Big Data – Python pour l’analyse de données

Nous proposons une Formation Big Data – Python pour l’analyse de données spécialement conçue pour vous permettre de maîtriser les compétences essentielles en analyse de données à l’aide de Python dans un environnement Big Data. Notre équipe d’experts chevronnés vous guidera tout au long de cette formation en fournissant un contenu pédagogique de haute qualité.

Quel est le programme de la formation – Big Data – Python pour l’analyse de données

Notre programme complet de Formation Big Data – Python pour l’analyse de données vous plongera dans les principes fondamentaux de l’analyse de données massives avec Python. Vous acquerrez une compréhension précise des outils et des techniques nécessaires pour manipuler, traiter et analyser de grands ensembles de données. Vous apprendrez à utiliser des bibliothèques Python telles que Pandas, NumPy, et Dask, ainsi qu’à appliquer des méthodes de nettoyage, de transformation et de visualisation des données.

Pendant la Formation Big Data – Python pour l’analyse de données, vous aurez de nombreuses occasions de mettre en pratique vos connaissances grâce à des exercices pratiques et des projets concrets. Vous découvrirez comment intégrer des données provenant de diverses sources, effectuer des analyses statistiques avancées et générer des visualisations pertinentes pour interpréter les résultats de manière efficace.

À qui s’adresse cette formation ?

Notre Formation Big Data – Python pour l’analyse de données s’adresse aux professionnels de la donnée, aux analystes et aux ingénieurs qui souhaitent approfondir leurs compétences en analyse de données avec Python dans un contexte Big Data. Que vous soyez débutant ou déjà expérimenté, cette formation vous permettra d’élargir vos compétences et d’optimiser vos opportunités professionnelles.

Ne manquez pas cette occasion unique de vous inscrire à notre Formation Big Data – Python pour l’analyse de données et de vous positionner en tant qu’expert dans le domaine de l’analyse de données massives avec Python. Inscrivez-vous dès maintenant pour bénéficier de notre programme complet et obtenir une certification reconnue.

Pour obtenir plus d’informations sur notre Formation Big Data – Python pour l’analyse de données, n’hésitez pas à nous contacter. Notre équipe se fera un plaisir de répondre à toutes vos questions et de vous guider tout au long de votre parcours de formation.

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Manipuler des données statistiques grâce au langage Python.

À l’issue de chaque module, le formateur évaluera chacun des participants en fonction des cas pratiques et exercices effectués.

Une attestation de formation vous sera remise.

  • Alternance d’exercices, cas pratiques, QCM et de notions théoriques, projet Fil Rouge.
  • Evaluations régulières et retour du formateur sur les points moins bien assimilés.
  • Les supports de cours seront mis à disposition via notre la plate-forme de téléchargement AJC Classroom.
  • Accès à notre plateforme à distance de Classe Virtuelle
    Mêmes possibilités et interactions avec votre formateur que lors d’une formation présentielle. En effet, votre formation se déroulera en connexion continue 7h/7 :

        • Echanges directs avec le formateur et l’équipe pédagogique à travers la visioconférence, les forums et chats
        • Vérification de l’avancement de votre travail et évaluation par votre formateur à l’aide d’exercices et de cas pratiques
        • Suivi pédagogique et conseils personnalisés pendant toute la formation

     

    Vous recevrez les informations de connexion par mail dès votre inscription. En cas de problème de connexion, vous pourrez joindre notre équipe à tout moment (avant ou même pendant la formation) au 0182837241 ou par mail à l’adresse hotline@ajc-formation.fr.

Les personnes en situation de handicap sont invitées à nous communiquer leurs besoins spécifiques. Nous ferons tout pour les mettre dans les meilleures conditions de suivi de la formation (compensation, accessibilité…)

Une attestation de fin de stage sera remise à tous les participants à l’issue de leur parcours.

Développeurs en Python, Responsables Infocentre, Développeurs de logiciels, programmeurs, Data analysts, Data scientists.

ECOSYSTEME SCIENTIFIQUE

Présentation de l’écosystème « Python scientifique »

  • Les outils scientifiques de calcul
  • Les librairies
    • Numpy
    • SciPy
    • Matplotlib
    • Pylab (les 3 précédentes en 1)
    • Pandas
    • Scikit-Learn…

Environnement de travail

  • Les distributions Python (Enthought, Anaconda, WinPython, …)
  • Les IDE de développement (Spyder, Eclipse, PyCharm, …)

CALCUL NUMERIQUE AVEC PYTHON

Représentation des nombres avec Python

  • Les nombres avec Python
  • Les nombres avec NumPy
  • Les problèmes d’arrondi
  • NumPy – Le socle de calcul numérique
  • Les différents types de données avec Numpy
  • Opérations matricielles
  • Les fonctions incontournables
  • Entrées/Sorties et formats de fichiers : natif Numpy, NetCDF, HDF5, Matlab

Travaux pratiques : Réalisation et mise en place d’une librairie et opérations sur les matrices

Pandas

  • Séries et Matrices de données hétérogènes(DataFrame)
  • Entrées/Sorties
  • Sélection et indexation des données
  • Manipulations de données (groupement, ajout, suppression, redimensionnement, pivots, …)
  • Opérations et statistiques

Travaux pratiques : Importation, traitement et normalisation (Data Frame) dans le cadre d’opérations statistiques

Matplotlib

  • Concepts des tracés
  • Premiers graphiques : courbes, titres et légendes
  • Axes, échelles de représentations
  • Couleurs et styles

Travaux pratiques : Réalisation de tracés à partir de Data Frames

SciPy

  • L’interpolation de données météorologiques
  • Le traitement d’images
  • DATAVIZ
  • Quelques librairies : Seaborn, Altaïr
  • Visualisation de données cartographiques
  • Applications opensources pour la visualisation de larges jeux de données

Travaux pratiques : Réalisation de tracés à partir de Data Frames tracés à partir de Data Frames

LES ESSENTIELS DE LA PROGRAMMATION PARALELLE

  • La parallélisation
  • Principes de base de la parallélisation
  • Python et la parallélisation
  • Multi-threading
  • Qu’est ce qu’un thread ?
  • Accès concurrentiel aux données
  • Les verrous
  • Les sémaphores
  • Deadlock
  • File d’attente
  • Limites du Multi-threading en Python
  • Multi-processing
  • Qu’est ce qu’un process ?
  • Mémoire partagée
  • Verrous et sémaphores
  • File d’attente
  • Communication
  • Barrière
  • Pool

Travaux pratiques : Introduction d’ opérations spécifiques sur des tâches interdépendantes et des systèmes de transformation basés sur des algorithmes parallèles

Référence :
Formation :
Formation Big Data – Python pour l’analyse de données
Lieu :

Classe à distance, Présentiel

Durée :
3 jours (21 heures)
Dates :

Actions Collectives ATLAS (100 % Pris en charge)

08/07/2024 au 10/07/2024

14/10/2024 au 16/10/2024

18/12/2024 au 20/12/2024

1650 € HT
*cette formation fait partie de l’offre CampusAtlas : si vous êtes adhérent Atlas, cette formation est financée à 100% par votre OPCO
Cette formation
sur-mesure

Ce cours est réalisable en intra-entreprise, dans vos locaux, dans nos salles ou à distance.

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57 jours (399h)
7049 € HT
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Demande de devis

Formation :
Formation Big Data – Python pour l’analyse de données
Lieu :

Classe à distance, Présentiel

Durée :
3 jours (21 heures)
Prix :
1650 € HT

Laissez-nous un message et notre équipe commerciale vous répondra trés rapidement.
Vous pouvez également nous contacter par téléphone, du lundi au vendredi de 8h30 à 18h30.

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18/12/2024 au 20/12/2024

Formation :
Formation Big Data – Python pour l’analyse de données
Lieu :

Classe à distance, Présentiel

Durée :
3 jours (21 heures)
Prix :
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