FFCNCERCERXBD13
Stage inter entreprise
Durée :
2 jour(s)
Présentation
Le langage Python est reconnu comme l'un des langages majeurs en informatique. C'est l'un des plus utiles pour les utilisateurs scientifiques et techniques, particulièrement dans le domaine des sciences des données.
Pour les entreprises, utiliser Python signifie non seulement accéder à une large gamme de ressources et d’outils, mais aussi bénéficier d’une plateforme solide pour développer des applications intelligentes capables de transformer des volumes de données en informations exploitables, améliorant ainsi la prise de décision et l’efficacité opérationnelle.
Objectifs
- Lire les données depuis différentes sources (fichiers HTML, fichiers Excel, bases de données, etc.)
- Réaliser des analyses simples (statistiques descriptives, visualisations graphiques, régression, etc.)
- Préparer les données pour leur utilisation dans des pipelines d’apprentissage statistique
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Programme
Introduction
Prise en main de Python
- Environnements virtuels et installation de bibliothèques
- Variables, types et structures de contrôle (boucles, conditions, etc.)
- Entrées/sorties
- Fonctions
Structures de données
- Listes, ensembles et dictionnaires
- Comment utiliser des classes existantes en Python
Données tabulaires
- Bibliothèques Numpy et Pandas
- Chargement de données depuis des fichiers Excel, des fichiers HTML et des bases de données
- Opérations basiques (filtres, opérations sur les colonnes, etc.)
Représentations graphiques
- Découverte de Matplotlib et Seaborn
- Personnalisation des graphes
Manipulation des DataFrames
- Groupby
- Jointures
- Nettoyage de données (gestion des valeurs manquantes, validation, etc.)
Manipulation de séries temporelles
- Index et filtrage
- Opérations sur des fenêtres glissantes
Classification et régression
- Aperçu de la bibliothèque Sklearn
- Mise en place d’un pipeline d’apprentissage statistique
Études de cas
- Analyse des données du Covid
- Intégration et consolidation de données
- Représentation graphique
- Analyse des données et prédiction de l’évolution
Synthèse et conclusion
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Points forts
Formation pratique permettant la prise en main des principales libraires Python pour le traitement des données.
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Modalités pédagogiques
Travaux pratiques et études de cas.
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Public cible et prérequis
Ingénieurs, développeurs devant traiter des données en Python.
Des connaissances de base en programmation sont nécessaires afin de tirer pleinement profit de la formation.
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Responsables
Guillaume WISNIEWSKI
Enseignant-chercheur en informatique à Université Paris Cité. Il est diplômé de Télécom ParisTech (promo 2004) et de l'Université Pierre et Marie Curie (thèse en apprentissage statistique en 2007). Ses travaux de recherche portent sur la linguistique informatique et la compréhension automatique des langues. Depuis 2008, il enseigne la data science, le traitement des langues, l'apprentissage statistique, l’apprentissage profond et les giga-modèles de langue (LLMs).
Prochaine(s) session(s)
- Du 16/09/2027 au 17/09/2027 à Paris
