Formation Introduction to Data Science

Code formation

intro2datascience

Durée

35 heures (généralement 5 jours pauses comprises)

Pré requis

  • An understanding of mathematics and statistics.
  • Some programming experience, preferably in Python.

Audience

  • Professionals interested in making a career change 
  • People curious about Data Science and Data Analytics

Aperçu

Cette formation dirigée par un instructeur en direct (sur site ou à distance) s'adresse aux professionnels qui souhaitent débuter une carrière en Data Science .

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:

  • Installez et configurez Python et MySql.
  • Comprenez ce qu'est Data Science et comment elle peut ajouter de la valeur à pratiquement n'importe quelle entreprise.
  • Apprenez les bases du codage en Python
  • Apprenez les techniques de Machine Learning supervisées et non supervisées, et comment les mettre en œuvre et interpréter les résultats.

Format du cours

  • Conférence et discussion interactives.
  • Beaucoup d'exercices et de pratique.
  • Implémentation pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation des cours

  • Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

Machine Translated

Plan du cours

Day 1 

  • Data Science: an overview
  • Practical part: Let’s get started with Python - Basic features of the language 
  • The data science life cycle - part 1
  • Practical part: Working with structured data - the Pandas library

Day 2 

  • The data science life cycle - part 2
  • Practical part: dealing with real data
  • Data visualisation
  • Practical part: the Matplotlib library

Day 3

  • SQL - part 1
  • Practical part: Creating a MySql database with tables, inserting data and performing simple queries 
  • SQL part 2
  • Practical part: Integrating MySql and Python 

Day 4

  • Supervised learning part 1
  • Practical part: regression
  • Supervised learning part 2
  • Practical part: classification

Day 5

  • Supervised learning part 3
  • Practical part: building a spam filter
  • Unsupervised learning
  • Practical part: Clustering images with k-means

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