Pourquoi choisir cette formation ?
Cette formation a pour objectif d’enseigner aux participants les techniques essentielles d’analyse de données avec Python, tout en les initiant aux outils et bibliothèques les plus couramment utilisés dans ce domaine. À l’issue de la formation, les participants seront en mesure d’utiliser Python pour manipuler, nettoyer et visualiser des ensembles de données, d’appliquer des méthodes statistiques de base pour les analyser, et de travailler efficacement avec des bibliothèques telles que pandas, matplotlib, seaborn, numpy, et scikit-learn. Ils seront également capables de comprendre et d’implémenter des modèles simples de Machine Learning pour extraire des insights à partir des données et de présenter des rapports d’analyse clairs et impactants grâce à des visualisations pertinentes.
Cette formation s’adresse aux étudiants, débutants, et professionnels désireux d’acquérir des compétences en analyse de données. Elle est également conçue pour les analystes de données débutants souhaitant se perfectionner dans l’utilisation de Python. Les développeurs, ingénieurs, ou toute autre personne souhaitant entrer dans le domaine de l’analyse de données trouveront cette formation pertinente pour leurs objectifs. Enfin, elle constitue une excellente préparation pour ceux qui souhaitent obtenir la certification Certified Entry-Level Data Analyst with Python.
Pour suivre cette formation, il est recommandé d’avoir des connaissances de base en programmation, notamment une familiarité avec les boucles, les fonctions et les structures de données simples, bien que cela ne soit pas strictement obligatoire. Aucune connaissance préalable en analyse de données n’est requise, ce qui rend cette formation accessible aux débutants souhaitant se lancer dans ce domaine.
Programme de la formation
Module 1: Introduction à Python pour l’Analyse de Données
Module 2: Introduction à l’Analyse de Données
Module 3: Manipulation de Données avec `pandas`
Module 4: Nettoyage et Préparation des Données
Module 5: Visualisation des Données avec `matplotlib` et `seaborn`
Module 6: Analyse Statistique de Base avec `numpy` et `scipy`
Module 7: Introduction à l’Apprentissage Automatique (Machine Learning)
Module 8: Projets Pratiques d’Analyse de Données
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