Informations pratiques

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• 3 rue de Tolbiac, 75013

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• 2 jours
• 1 270 €

Prochaines sessions :

Contactez-nous à training@soat.fr

Nombre de participants maximum : 10

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Objectifs

• Rappel des bases de Python, Jupyter, Numpy et Pandas
• Revue des bonnes pratiques de manipulation et visualisation de données
• Découvrir les librairies qui font gagner du temps

Public

• Data scientist, Engineer ou Analyst

Prérequis

Notions de Python, Machine Learning

Méthodes pédagogiques

60% théorie / 40% pratique

Description

Cette formation Python vise à rassembler un large nombre de bonnes pratiques pour chacune des étapes d'un projet Data Science mené avec Python. Il permet aux débutants d'acquérir de bons réflexes et aux confirmés de découvrir des techniques pour gagner en productivité.

Programme

• Les incontournables Jupyter Notebooks
• L’accès aux données avec Pandas et SQL
• Manipulation de données : les finesses de Pandas DataFrame
• Les 5 visualisations Seaborn qui sont toujours pertinentes
• Préparer des données pour le Machine Learning : les bons réflexes
• Du Notebook à la mise en production

Évaluation

Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de quizz, mises en situation, travaux pratiques… En fin de formation, il est également demandé aux participants de mesurer leur satisfaction vis-à-vis de de la formation suivie. SOAT Training dispose d’un processus qualité qui prend en considération les éventuels dysfonctionnements rencontrés par les participants afin d’être proactif quant à la solution corrective adaptée tant sur le contenu de la formation elle-même que les conditions de son déroulement.