Formations

• Les bases de Python

Organisation d’un programme

Types de données simples et complexes, List

• Compréhension

Structures de contrôle

Gestion des fichiers

Principaux modules et fonctions

• Préparation des données avec pandas

Lecture et écriture des données depuis et vers différentes sources (fichiers textes, Excel, bases de données, etc.)

Filtrage, sélection, transformation, calcul, agrégation, jointure, sorties simples

• La visualisation de données avec matplotlib & seaborn

Revue des différents types de graphiques

• Apprentissage et analyse statistique avec scikit-learn & statsmodels

Revue des techniques :
– L’analyse discriminante
– La régression logistique
– Les arbres de décision

Gestion des ensembles d’apprentissage et de test

Évaluation des modèles

Introduction à l’utilisation de Spark avec Python (pyspark)