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Plan du cours

Introduction à la science des données/l'IA

  • Acquisition des connaissances grâce aux données
  • Représentation des connaissances
  • Création de valeur
  • Aperçu de la science des données
  • Écosystème de l'IA et nouvelles approches de l'analyse
  • Technologies clés

Flux de travail en science des données

  • CRISP-DM
  • Préparation des données
  • Planification du modèle
  • Construction du modèle
  • Communication
  • Déploiement

Technologies en science des données

  • Langages utilisés pour la prototypage
  • Technologies Big Data
  • Solutions de bout en bout pour des problèmes courants
  • Introduction au langage Python
  • Intégration de Python avec Spark

L'IA dans les entreprises

  • Écosystème de l'IA
  • Éthique de l'IA
  • Comment impulser l'IA dans les affaires

Sources de données

  • Types de données
  • SQL vs NoSQL
  • Stockage des données
  • Préparation des données

Analyse des données – Approche statistique

  • Probabilités
  • Statistiques
  • Modélisation statistique
  • Applications métier avec Python

Apprentissage automatique dans les entreprises

  • Supervisé vs non supervisé
  • Problèmes de prévision
  • Problèmes de classification
  • Problèmes de regroupement (clustering)
  • Détection d'anomalies
  • Moteurs de recommandation
  • Fouille de motifs d'association
  • Résolution de problèmes d'IA avec le langage Python

Apprentissage profond

  • Problèmes où les algorithmes d'IA traditionnels échouent
  • Résolution de problèmes complexes avec l'apprentissage profond
  • Introduction à TensorFlow

Traitement du langage naturel

Visualisation des données

  • Résultats de reporting visuel issus de la modélisation
  • Écueils courants en visualisation
  • Visualisation des données avec Python

Des données aux décisions – communication

  • Avoir un impact : la narration de données
  • Efficacité de l'influence
  • Gestion des projets de science des données

Pré requis

Il n'y a pas de prérequis spécifiques pour suivre ce cours.

 35 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.

Nos clients témoignent (7)

Les exercices pratiques liés au contenu aident vraiment à mieux comprendre chaque sujet. De plus, le fait de commencer les cours par une leçon puis de continuer avec des exercices pratiques est une bonne méthode qui aide à relier le contenu de la leçon précédente.

Nazeera Mohamad - Ministry of Science, Technology and Innovation
Formation - Introduction to Data Science and AI using Python

Traduction automatique

Expertise du formateur et capacité à engager les étudiants

Nikita - EY GLOBAL SERVICES (POLAND) SP Z O O
Formation - Introduction to Data Science and AI using Python

Traduction automatique

Ania a de grandes connaissances et sait expliquer même les sujets complexes.

Kasia - EY GLOBAL SERVICES (POLAND) SP Z O O
Formation - Introduction to Data Science and AI using Python

Traduction automatique

Le cours est très intéressant, étant l'un des principaux sujets actuels.

mohamed taher - FAB banak Egypt
Formation - Introduction to Data Science and AI (using Python)

Traduction automatique

Ahmed a été très interactif et n'a pas hésité à répondre à toutes sortes de questions. Bonne présentation et déroulement fluide du cours.

Mohamed Ghowaiba - FAB banak Egypt
Formation - Introduction to Data Science and AI (using Python)

Traduction automatique

Aide précieuse et bonne à l’écoute.. interactive

Ahmed El Kholy - FAB banak Egypt
Formation - Introduction to Data Science and AI (using Python)

Traduction automatique

Présentation du sujet, connaissances et timing

Aly Saleh - FAB banak Egypt
Formation - Introduction to Data Science and AI (using Python)

Traduction automatique

Cours à venir

Introduction à la science des données et à l'IA avec Python

2026-10-19 09:30
35 heures
Clermont-Ferrand, ZI Le Brézet
6150 EUR (En ligne)
7150 EUR (Salle de Classe)

Introduction à la science des données et à l'IA avec Python

2026-11-02 09:30
35 heures
Bordeaux, Mériadeck
6150 EUR (En ligne)
7150 EUR (Salle de Classe)

Introduction à la science des données et à l'IA avec Python

2026-11-16 09:30
35 heures
Grenoble, Centre Ville Proche Gare
6150 EUR (En ligne)
18900 EUR (Salle de Classe)

Introduction à la science des données et à l'IA avec Python

2026-11-30 09:30
35 heures
Poitiers
6150 EUR (En ligne)
7150 EUR (Salle de Classe)

Introduction à la science des données et à l'IA avec Python

2026-12-14 09:30
35 heures
Strasbourg, gare de Kibitzenau
6150 EUR (En ligne)
7150 EUR (Salle de Classe)

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  • Créer une application d'analyse des données utilisant Pandas et NumPy.
  • Réaliser des opérations avancées de préparation, de tri et de filtrage des données.
  • Conduire des opérations agrégées et analyser les séries temporelles.
  • Visualiser les données à l'aide de Matplotlib et d'autres bibliothèques de visualisation.
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  • Mettre en place l'environnement de développement nécessaire intégrant FastAPI, React et MongoDB.
  • Comprendre les concepts clés, les fonctionnalités et les avantages de la pile FARM.
  • Apprendre à construire des API REST avec FastAPI.
  • Apprendre à concevoir des applications interactives avec React.
  • Développer, tester et déployer des applications (front end et back end) en utilisant la pile FARM.
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Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser FastAPI avec Python pour créer, tester et déployer des API RESTful plus facilement et plus rapidement.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

  • Configurer l'environnement de développement nécessaire pour développer des API avec Python et FastAPI.
  • Créer des API plus rapidement et plus facilement en utilisant la bibliothèque FastAPI.
  • Apprendre à créer des modèles de données et des schémas basés sur Pydantic et OpenAPI.
  • Connecter les API à une base de données en utilisant SQLAlchemy.
  • Implémenter la sécurité et l'authentification dans les API en utilisant les outils FastAPI.
  • Construire des images conteneur et déployer des API web sur un serveur cloud.
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