Informations pratiques

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• 20 rue des Frigos, 75013

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• 2 jours
• 1 200€

Prochaines sessions :

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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

Pré-requis

Notions de Python, Machine Learning

Méthodes pédagogiques

60% théorie / 40% pratique

Description

Cette formation 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 réfléxes
• Du Notebook à la mise en production