Dates

Du 19/01/2026
Au 31/12/2026

Lieu

15 Rue du Jeu de Mail
59140 Dunkerque

Durée totale

35 heures :

  • 35 heures en centre
  • heures en entreprise

Prochaine réunion d'informations

Aucune

Financement

Autre financeur, OPCO

Diplôme, titre, ou certificat

Sans niveau spécifique

Objectifs

  • Comprendre l’écosystème Python dédié à la Data Science
  • Maîtriser les bases du langage Python appliquées à l’analyse de données
  • Manipuler, nettoyer et préparer des jeux de données
  • Réaliser des analyses statistiques exploratoires
  • Créer des visualisations de données pertinentes
  • Appliquer des algorithmes de Machine Learning supervisés et non supervisés
  • Évaluer et améliorer les performances des modèles
  • Mettre en œuvre un projet Data Science complet

Programme

Module 1 : Introduction à la Data Science et à Python
  • Présentation de la Data Science
  • Cas d’usage et métiers associés
  • Installation de l’environnement de travail (Python, Anaconda, Jupyter)
  • Présentation des bibliothèques clés
Module 2 : Fondamentaux de Python pour la Data Science
  • Syntaxe de base et structures de données
  • Conditions, boucles et fonctions
  • Manipulation de fichiers
  • Bonnes pratiques de programmation
Module 3 : Manipulation et analyse de données
  • Introduction à NumPy
  • Manipulation de données avec Pandas
  • Importation et exportation de données
  • Nettoyage et préparation des datasets
Module 4 : Analyse exploratoire et statistiques
  • Statistiques descriptives
  • Analyse univariée et bivariée
  • Détection des valeurs aberrantes
  • Introduction aux probabilités
Module 5 : Visualisation des données
  • Principes de la data visualisation
  • Visualisation avec Matplotlib
  • Visualisation avancée avec Seaborn
  • Création de graphiques interprétables
Module 6 : Introduction au Machine Learning
  • Concepts fondamentaux du Machine Learning
  • Apprentissage supervisé et non supervisé
  • Séparation des jeux de données
  • Métriques d’évaluation des modèles
Module 7 : Algorithmes de Machine Learning avec Python
  • Régression linéaire et logistique
  • K-means et clustering
  • Arbres de décision et forêts aléatoires
  • Utilisation de Scikit-learn
Module 8 : Projet Data Science
  • Définition d’une problématique métier
  • Analyse complète d’un jeu de données
  • Construction et évaluation d’un modèle
  • Présentation et interprétation des résultats

Diplôme, titre ou certificat

Python Data Science avec Python
Niveau de sortie : Sans niveau spécifique

Métiers visés

Études et développement informatique

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