Format : Stage pratique
Répartition du temps : 10% exposés
80% pratique
10% échanges

La formation en détails

Description

Le data scientist a souvent la nécessité de partager le résultat de ses explorations de données ou de sa modélisation. C'est là que la data visualisation intervient et permet d'offrir un support visuel intuitif aux discussions.

Cette formation vous permettra, en tant que data scientist, de mettre en valeur les résultats de vos travaux de la meilleure des manières.

Objectifs

  • Appréhender les principales librairies de data visualisation utilisées en Python
  • Savoir effectuer les transformations de données nécessaires à la data visualisation en Python (agrégation, données manquantes, etc.)
  • Savoir créer des graphes en Python
  • Savoir créer un dashboard basique en Python pour mettre en valeur des graphes

Public cible

  • Data scientist
  • Développeur
  • Cette formation est particulièrement adaptée à des personnes qui codent en Python / R.

Prérequis

  • Connaissances de base en programmation ou scripting (Python / R).
  • Avoir suivi la formation Fondamentaux de la Data Science est un plus.

Modalités pédagogiques

Formation avec apports théoriques, échanges sur les contextes des participants et retours d'expérience pratique du formateur, complétés de travaux pratiques et de mises en situation.

Profil du formateur

Toutes nos formations sont animées par des consultants-formateurs expérimentés et reconnus par leurs pairs.
 

Modalités d'évaluation et de suivi

L'évaluation des acquis se fait tout au long de la session au travers des ateliers et des mises en pratique. Une évaluation à chaud sur la satisfaction des stagiaires est réalisée systématiquement en fin de session et une attestation de formation est délivrée aux participants mentionnant les objectifs de la formation, la nature, le programme et la durée de l'action de formation ainsi que la formalisation des acquis.
 

Programme détaillé

LA DATA VISUALISATION POUR LE DATA SCIENTIST
  • Identifier les apports de la data visualisation
  • Choisir des représentations de données adaptées
  • Découvrir les outils et librairies Python pour la visualisation et le dashboarding

MISE EN PRATIQUE : “RÉALISER SES PREMIERS GRAPHES SUR UN JEU DE DONNÉES PRÊT À L’EMPLOI”

MISE EN PRATIQUE : “RÉALISER DES GRAPHES SUR UN JEU DE DONNÉES BRUTES”
  • Transformer des données avec Pandas (Calculs d’agrégats, traitement des valeurs manquantes, etc)
  • Créer des graphes sur différents types de données (qualitatives, quantitatives, séries temporelles)
  • Affiner ses graphes (échelle, valeurs aberrantes, etc)

MISE EN PRATIQUE : “RÉALISER UN DASHBOARD SIMPLE”
  • Créer des graphes et boutons simples permettant l’action de l’utilisateur
  • Obtenir les prédictions d’un modèle de Machine Learning

BILAN ET CLÔTURE DE LA JOURNÉE

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