Data analytics (Paris code)

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Source : Carif Ile-de-France

Fiche originale

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Objectifs, programme, validation de la formation

Objectifs

Analyser, traiter, traduire et visualiser un volume important de données
Machine learning : interpréter les données afin d’anticiper des situations et maîtrise de Scikit-Learn
Maîtriser MySQL, Python, Pandas et Numpy, Matplotlib et Seaborn

Description, programmation

Module 1 (weeks 1-3) :

Git et Version Control
MySQL Intermediate : technologie pour créer une DataBase en langage SQL
Tri et nettoyage des données avec Pandas (librairie Python de manipulation de DataBase et DataSet)
Maîtrise des APIs
Projet 1 : première application (traitement, nettoyage, transformation de données réelles)

Module 2 (weeks 4-6) : data visualization (story-telling), statistiques déductives avec Python et Business Intelligence

Pandas - Data Analysis : statistiques descriptives, agrégation de données et synthétisation
Python - Statistiques déductives
Introduction à la Data Visualization : librairies Matplotlib et Seaborn
Projet 2 : application complète (traitement, nettoyage, transformation, visualisation de données réelles)

Module 3 (weeks 7-9) : fondamentaux du Machine Learning

Machine Learning : introduction au Machine Learning
Scikit-Learn : librairie de prédiction à partir d’une partition de données
Machine Learning appliqué : introduction au Supervised Learning et Unsupervised Learning avec Scikit-Learn
Projet 3 : création d’un pipeline complet de machine learning (traitement des données, visualisation, construction d’un modèle de prédiction)

Validation et sanction

Attestation d’acquis ou de compétences ;Attestation de suivi de présence

Type de formation

Professionnalisation

Niveau de sortie sans niveau spécifique

Métiers visés

M1805 :

Durée, rythme, financement

Durée 400 heures en centre
Durée indicative : 81 jours

Modalités de l'alternance Cours du jour : 400 h

Conventionnement Oui

Conditions d'accès

Niveau d'entrée sans niveau spécifique

Conditions spécifiques et prérequis - Parler anglais (formation 100% en anglais) - Des bases en mathématiques et statistiques (niveau lycée) - Enormément de motivation !