Formation Python en Science des Données

Cette formation en direct avec instructeur en France (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists qui souhaitent utiliser l'écosystème Anaconda pour capturer, gérer et déployer des packages et des workflows d'analyse de données dans une plateforme unique.

A la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer les composants et les bibliothèques Anaconda.
• Comprendre les concepts de base, les fonctionnalités et les avantages de Anaconda.
• Gérer les paquets, les environnements et les canaux à l'aide du Anaconda Navigator.
• Utiliser Conda, R et les paquets Python pour la science des données et l'apprentissage automatique.
• Connaître des cas d'utilisation pratiques et des techniques pour gérer des environnements de données multiples.

Cette formation en <loc&gt ; (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists et aux ingénieurs logiciels qui souhaitent utiliser Dask avec l'écosystème Python pour construire, mettre à l'échelle et analyser de grands ensembles de données.

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

• Mettre en place l'environnement pour commencer à construire des traitements de big data avec Dask et Python.
• Explorer les fonctionnalités, les bibliothèques, les outils et les API disponibles dans Dask.
• Comprendre comment Dask accélère le calcul parallèle en Python.
• Apprendre à faire évoluer l'écosystème Python (Numpy, SciPy et Pandas) en utilisant Dask.
• Optimiser l'environnement Dask pour maintenir de hautes performances dans le traitement de grands ensembles de données.

Ce formation en direct, dirigée par un formateur (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et analystes de données intermédiaires qui souhaitent améliorer leurs compétences en analyse et manipulation des données à l'aide de Python, Pandas et NumPy.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer un environnement de développement comprenant Python, Pandas et NumPy.
• 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.
• Déboguer et optimiser leur code d'analyse des données.

Les données volumineuses sont des ensembles de données si volumineux et complexes qu'un logiciel de traitement de données traditionnel ne permet pas de les traiter. Les défis du Big Data incluent la capture, le stockage, l'analyse, la recherche, le partage, le transfert, la visualisation, l'interrogation, la mise à jour et la confidentialité des informations.

Ce cours est destiné aux professionnels du marketing et des ventes qui souhaitent approfondir l'application de la data science dans le marketing et les ventes. Le cours couvre en détail différentes techniques de data science utilisées pour le "up-selling", le "cross-selling", la segmentation de marché, le branding et la valeur à vie du client (CLV).

Différence entre Marketing et Ventes - En quoi les ventes et le marketing sont-ils différents ?

Pour simplifier, on peut dire que les ventes se concentrent sur des individus ou de petits groupes. Le marketing, quant à lui, vise un groupe plus large ou le public en général. Le marketing inclut la recherche (identification des besoins du client), le développement de produits (création de produits innovants) et la promotion du produit (par le biais de publicités) pour créer une prise de conscience du produit parmi les consommateurs. Ainsi, le marketing signifie la génération de leads ou de prospects. Une fois que le produit est sur le marché, c'est au vendeur de persuader le client d'acheter le produit. Les ventes consistent à convertir les leads en achats et commandes, tandis que le marketing a des objectifs à long terme, alors que les ventes sont liées à des objectifs à court terme.

Ce cours de formation dirigé par un instructeur (en ligne ou sur site) est destiné aux développeurs qui souhaitent utiliser la pile FARM (FastAPI, React et MongoDB) pour créer des applications web dynamiques, haute performance et évolutives.

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

• 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.

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.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) animée par un formateur introduit l'idée du développement collaboratif dans le domaine de la science des données et démontre comment utiliser Jupyter pour suivre et participer en équipe au "cycle de vie d'une idée computationnelle". Elle guide les participants à travers la création d'un projet de science des données basé sur l'écosystème Jupyter.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer Jupyter, y compris la création et l'intégration d'un dépôt d'équipe sur Git.
• Utiliser des fonctionnalités de Jupyter telles que les extensions, les widgets interactifs, le mode multi-utilisateur et plus encore pour permettre une collaboration sur le projet.
• Créer, partager et organiser des carnets Jupyter avec les membres de l'équipe.
• Choisir entre Scala, Python, R, pour écrire et exécuter du code contre des systèmes de grandes données tels que Apache Spark, tout en passant par l'interface Jupyter.

Cette formation en France (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists et aux développeurs qui souhaitent apprendre et développer leur carrière dans Data Science en utilisant Kaggle.

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

• S'informer sur la science des données et l'apprentissage automatique.
• Explorer l'analyse des données.
• En savoir plus sur Kaggle et son fonctionnement.

Dans la première partie de cette formation, nous couvrons les fondamentaux de MATLAB et sa fonction à la fois comme langage et comme plateforme. Cette discussion comprend une introduction à la syntaxe de MATLAB, aux tableaux et aux matrices, à la visualisation de données, au développement de scripts et aux principes orientés objet.

Dans la deuxième partie, nous montrons comment utiliser MATLAB pour l'exploration de données, l'apprentissage automatique et l'analyse prédictive. Pour donner aux participants une perspective claire et pratique de l'approche et de la puissance de MATLAB, nous établissons des comparaisons entre l'utilisation de MATLAB et l'utilisation d'autres outils tels que les tableurs, le C, C++ et Visual Basic.

Dans la troisième partie de la formation, les participants apprennent à rationaliser leur travail en automatisant le traitement des données et la génération de rapports.

Tout au long de la formation, les participants mettront en pratique les idées apprises au moyen d'exercices pratiques dans un environnement de laboratoire. À la fin de la formation, les participants auront une connaissance approfondie des capacités de MATLAB et seront en mesure de l'utiliser pour résoudre des problèmes réels de science des données ainsi que pour rationaliser leur travail grâce à l'automatisation.

Des évaluations seront effectuées tout au long du cours pour mesurer les progrès réalisés.

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Le cours comprend des exercices théoriques et pratiques, y compris des discussions de cas, l'inspection d'exemples de code, et la mise en œuvre pratique.

Remarque

• Les sessions pratiques seront basées sur des modèles de rapports de données préétablis. Si vous avez des besoins spécifiques, veuillez nous contacter pour convenir d'un arrangement.

Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site) s'adresse aux analystes de données intermédiaires, développeurs ou futurs scientifiques des données qui souhaitent appliquer les techniques d'apprentissage automatique dans Python pour extraire des insights, faire des prédictions et automatiser les décisions basées sur les données.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre et différencier les principaux paradigmes d'apprentissage automatique.
• Explorer les techniques de prétraitement des données et les métriques d'évaluation des modèles.
• Appliquer des algorithmes d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes de données du monde réel.
• Utiliser les bibliothèques Python et les carnets Jupyter pour le développement pratique.
• Construire des modèles pour la prédiction, la classification, la recommandation et le regroupement.

Cette formation en direct avec instructeur dans France (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données et aux développeurs qui souhaitent utiliser Modin pour construire et mettre en œuvre des calculs parallèles avec Pandas afin d'accélérer l'analyse des données.

A la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en place l'environnement nécessaire pour commencer à développer des flux de travail Pandas à l'échelle avec Modin.
• Comprendre les caractéristiques, l'architecture et les avantages de Modin.
• Connaître les différences entre Modin, Dask et Ray.
• Effectuer des opérations Pandas plus rapidement avec Modin.
• Mettre en œuvre l'ensemble de l'API et des fonctions Pandas.

Python est un langage de programmation qui a gagné une grande popularité dans l'industrie financière. Adopté par les plus grandes banques d'investissement et fonds spéculatifs, il est utilisé pour développer une large gamme d'applications financières allant des programmes de trading de base aux systèmes de gestion des risques.

Dans cette formation dirigée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser Python pour développer des applications pratiques résolvant plusieurs problèmes spécifiques liés à la finance.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondements du langage de programmation Python
• Télécharger, installer et maintenir les meilleurs outils de développement pour créer des applications financières en Python
• Sélectionner et utiliser les packages Python les plus appropriés et les techniques de programmation pour organiser, visualiser et analyser des données financières provenant de diverses sources (CSV, Excel, bases de données, web, etc.)
• Construire des applications qui résolvent des problèmes liés à l'allocation d'actifs, à l'analyse des risques, aux performances d'investissement et bien plus encore
• Dépanner, intégrer, déployer et optimiser une application Python

Public visé

• Développeurs
• Analystes
• Quants

Format de la formation

• Partie exposé, partie discussion, exercices et pratique intensive sur ordinateur

Note

• Cette formation vise à fournir des solutions pour certains des problèmes principaux auxquels sont confrontés les professionnels de la finance. Cependant, si vous avez un sujet, outil ou technique particulier que vous souhaitez ajouter ou approfondir davantage, n'hésitez pas à nous contacter pour organiser cela.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données et développeurs qui souhaitent utiliser RAPIDS pour créer des pipelines de données, des workflows et des visualisations accélérés par GPU, en appliquant des algorithmes d'apprentissage automatique tels que XGBoost, cuML, etc.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer l'environnement de développement nécessaire pour créer des modèles de données avec NVIDIA RAPIDS.
• Comprendre les fonctionnalités, les composants et les avantages de RAPIDS.
• Tirer parti des GPU pour accélérer les pipelines de données et d'analyse de bout en bout.
• Implémenter la préparation de données et l'ETL accélérés par GPU avec cuDF et Apache Arrow.
• Apprendre à effectuer des tâches d'apprentissage automatique avec les algorithmes XGBoost et cuML.
• Créer des visualisations de données et exécuter des analyses graphiques avec cuXfilter et cuGraph.