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Python pour Data-scientist

python

Objectifs

  • Savoir utiliser les principaux outils de traitement et d'analyse de données pour Python
  • Savoir extraire des données d'un fichier et les manipuler
  • Mettre en place un modèle d'apprentissage simple

Public

  • Développeurs

Prérequis

  • Maîtrise de la programmation Python

Programme de la formation

Positionnement Python

  • Besoins des data-scientist : calculs, analyse d'images, machine learning, interface avec les bases de données
  • Apports de python : grande variété d'outils, expertise dans le domaine du calcul scientifique
  • Tour d'horizon des outils : pandas, agate, bokeh, scikit-learn, pybrain, tensorflow, keras, mxnet, caffe

Calculs et graphiques

  • NumPy : Base du calcul sur des tableaux
  • SciPy : Scientific Tools for Python, couche scientifique
  • Manipulation de tableaux, fonctions mathématiques
  • Représentation graphique avec basemap et matplotlib
  • Mise en oeuvre de SciPy/NumPy : manipulation d'images, détection de contours

Manipulation de données personnelles

  • Pandas : manipulation de tables de données
  • Tableaux avec Pandas : indexation, opérations, algèbre relationnelle
  • Stockage dans des fichiers : CSV, h5py, netCDF
  • Comparaison et performances Pandas / NumPy

Machine learning et deep learning

  • Présentation de TensorFlow, scikit-learn, keras, mxnet, caffe
  • TensorFlow : principe de fonctionnement, plate-formes supportées, distribution, APIs fournies en standard, modèles d'apprentissage
  • Projet scikit-learn : classification, régression, validation de modèles prédictifs
  • Démonstrations avec les modèles fournis par scikit-learn
  • Positionnement et comparaison avec Keras, mxnet, caffe