SYNOPSIS
Sujet récurrent et en plein essor depuis ces dernières années, la Data Science, ou science des données, recouvre des domaines à l’interface entre les statistiques, le machine learning, l’informatique et le domaine métier. De par sa définition, cette nouvelle discipline est extrêmement demandeuse en ce qu’on pourrait dénommer calcul scientifique.
Cette formation sera consacrée à l’étude des possibilités offertes par le langage Python pour développer ce type de calcul. Avec la variété de l’écosystème Python, ses nombreuses bibliothèques tiers ainsi que sa bibliothèque standard très étendue, ce langage permet d’entreprendre un vaste champ d’analyses.
Cette formation, qui laisse une large place aux manipulations sur machine, permettra aux stagiaires de se familiariser avec les principales bibliothèques Python liées au calcul scientifique.
OBJECTIFS
Grâce à cette formation, vous pourrez acquérir les compétences suivantes :
-
- connaître l’écosystème Python pour le calcul scientifique
- en maîtriser les principales bibliothèques (numpy, pandas, matplotlib)
- manipuler des jeux de données
PROGRAMME
Ce programme est donné à titre indicatif. Il peut être adapté selon les besoins.
- Configuration de son espace de travail
- Installation de Python, de l’interpréteur ipython et de jupyter-notebook
- Installation des bibliothèques du calcul numérique
- numpy
- scipy
- pandas
- matplotlib
- …
- Configuration d’un environnement de travail
- Rappel des bases en Python
- Types de données
- Structures de contrôle (if, for…)
- Fonctions
- Classes
- Manipulation de vecteurs et matrices avec numpy
- Types de données
- Calculs matriciels
- Indexation, sélection, insertion, suppression d’éléments
- Aller plus loin avec scipy
- Manipulation de tableaux de données avec pandas
- Types de données
- Lire, écrire des jeux de données au format CSV
- Sélectionner, ajouter, appliquer un traitement sur des enregistrements
- Gestion des données manquantes
- Agrégations
- Manipulation de séries temporelles
- Visualisation de données avec matplotlib, seaborn et folium
- Construire un graphique basique (nuage de points)
- Construire d’autres types de graphiques (courbes, boxplots, barplots, histogrammes, …)
- Customiser ses graphiques
- Aller plus loin avec seaborn
- Visualiser des cartes avec folium
- Application : analyse d’un jeu de données géospatiales
- Lecture/écriture de/vers le format CSV
- Statistiques élémentaires et compréhension des variables en présence
- Manipulation des données et utilisation de la bibliothèque scikit-learn pour la conception d’algorithmes de machine learning
- Visualisation des données
DURÉE
3 jours
PRÉ-REQUIS
base en algèbre et calcul numérique
notions en Linux conseillée
expérience passée dans un autre environnement de calcul (R, Matlab, Octave) est un plus
Les prochaines sessions inter-entreprise auront lieu aux dates suivantes (Lyon ou Paris):
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