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Formations Python - Programmation Web

Formation Python – Niveau Avancé : Maîtrise Avancée pour Data Scientists

Niveau :

Satisfaction de nos apprenants en 2024 : 98%
Taux d’assiduité : 100%

Tout savoir sur votre formation :

Formez-vous selon vos disponibilités ! Vous proposez 3 dates au choix et votre formateur vous confirme la date souhaitée.

En présentiel dans votre entreprise, dans l’un de nos 54 centres de formation ou en distanciel par visioconférence.

Contexte de la formation

Vous rêvez de pousser vos compétences en Python au niveau supérieur ? Vous voulez vous démarquer en tant que data-scientist ? C’est le moment de se lancer dans notre formation Python avancé, une étape cruciale pour booster votre carrière.

Dans le monde actuel, axé sur les données, celles-ci sont devenues le nouvel or noir. Les entreprises recherchent frénétiquement des professionnels capables de transformer ces montagnes de données brutes en informations exploitables. Python, de par sa polyvalence et sa panoplie de bibliothèques spécialisées, s’est imposé comme l’outil de prédilection des data-scientists pour accomplir cette tâche. Maîtriser Python à un niveau avancé est donc devenu une compétence essentielle, qui vous permet de vous démarquer dans le domaine de la data-science et d’accélérer votre carrière. Cette compétence vous ouvre les portes vers des postes à responsabilité où vous serez amené à résoudre des problématiques complexes en science des données.

Mais, ne vous y trompez pas, la maîtrise de Python va bien au-delà de la simple programmation.

Avec Expertisme, Organisme de Formation certifié QUALIOPI, nous avons conçu une formation Python avancée spécialement pour vous, data-scientists, développeurs Python et programmeurs désireux d’élargir vos compétences. Nos formations sont structurées pour vous fournir des compétences concrètes et immédiatement applicables. Votre Formateur Expert Métier vous guidera à travers les subtilités de Python, vous permettant d’exploiter pleinement les bibliothèques avancées comme NumPy, Pandas, SciPy, et Matplotlib. De plus, vous en apprendrez plus sur l’intégration d’outils de machine learning tels que Scikit-learn et TensorFlow pour des analyses prédictives approfondies.

La formation Python avancée vous offre également la possibilité de développer des algorithmes complexes pour le traitement et l’analyse des données, y compris des techniques de traitement parallèle et l’optimisation des performances. Nous mettons un accent particulier sur l’adaptabilité de nos formations, en veillant à ce qu’elles soient efficaces pour tous nos participants, quels que soient leurs niveaux de compétence.

En outre, vous apprendrez à mettre en place des pipelines de données automatisés pour faciliter la collecte, le nettoyage et l’analyse de données à grande échelle. Cette compétence est essentielle pour garantir la reproductibilité et l’efficacité des analyses, des éléments vitaux dans le domaine de la data-science.

Enfin, la formation Python avancée est une chance unique d’appliquer les compétences acquises à des études de cas réels, allant de l’analyse exploratoire à la modélisation prédictive. Il ne s’agit pas seulement d’apprendre, mais d’apprendre en faisant, une approche qui a fait ses preuves pour renforcer l’apprentissage.

Ne ratez pas cette opportunité unique d’approfondir vos compétences en Python et de vous élever au rang des meilleurs data-scientists. Inscrivez-vous dès maintenant à notre formation Python avancée. C’est le moment d’agir pour donner un coup de boost à votre carrière et devenir incontournable dans votre domaine.

À qui s’adresse cette formation ?

Cette formation s’adresse principalement aux professionnels de l’informatique qui souhaitent approfondir leurs compétences en programmation Python, particulièrement dans le contexte de la science des données. Elle est particulièrement pertinente pour les développeurs en Python déjà familiers avec les bases du langage et qui cherchent à maîtriser des concepts plus avancés. Les développeurs de logiciels et les programmeurs qui ont déjà une expérience en Python peuvent également bénéficier de cette formation en élargissant leur palette de compétences et en se spécialisant dans le domaine en plein essor de la data science. Enfin, cette formation est également conçue pour les data analysts et les data scientists qui souhaitent affiner leur maîtrise de Python pour l’analyse de données, le traitement de données massives, l’apprentissage automatique et d’autres applications liées à la science des données.

Objectifs

  • Comprendre et maîtriser les fonctionnalités avancées de Python telles que les générateurs, les décorateurs et le multithreading.
  • Approfondir les techniques de manipulation de données en utilisant des bibliothèques Python spécialisées telles que Pandas et NumPy.
  • Développer des compétences en visualisation de données avec des outils Python tels que Matplotlib et Seaborn pour créer des graphiques, des diagrammes et des tableaux de bord interactifs.
  • Appliquer des techniques avancées de machine learning et d’intelligence artificielle avec des bibliothèques Python telles que scikit-learn et TensorFlow.
  • Mettre en œuvre des projets complets de data science, allant de l’extraction et du nettoyage des données à la modélisation et à l’interprétation des résultats.

Programme

  • 1. INTRODUCTION À PYTHON POUR DATA SCIENCE
    • Présentation de Python : historique, avantages et inconvénients
    • Installation et configuration de l’environnement Python
    • Bases de la programmation en Python : variables, opérateurs, structures de contrôle, fonctions
    • Gestion des erreurs et exceptions
    • Manipulation de fichiers en Python
  • 2. MANIPULATION DE DONNÉES AVEC PANDAS**
    • Présentation de la bibliothèque Pandas
    • Création et manipulation de DataFrame
    • Importation et exportation de données
    • Nettoyage et prétraitement des données
    • Analyse exploratoire des données avec Pandas
  • 3. VISUALISATION DE DONNÉES AVEC BOKEH**
    • Introduction à la visualisation de données
    • Exploration de la bibliothèque Bokeh
    • Création de graphiques de base : histogrammes, diagrammes à barres, nuages de points
    • Personnalisation des graphiques
    • Visualisation interactive
  • 4. TRAITEMENT DE DONNÉES GRANDES DIMENSIONS AVEC PYARROW ET AGATE**
    • Présentation des bibliothèques PyArrow et Agate
    • Lecture et écriture de données volumineuses avec PyArrow
    • Manipulation de données avec Agate
    • Optimisation du traitement de données
  • 5. INTRODUCTION AU MACHINE LEARNING AVEC SCIKIT-LEARN**
    • Concepts de base du Machine Learning
    • Présentation de la bibliothèque Scikit-learn
    • Apprentissage supervisé : régression, classification
    • Apprentissage non supervisé : clustering, réduction de dimensionnalité
    • Évaluation et amélioration des modèles
  • 6. DEEP LEARNING AVEC TENSORFLOW ET KERAS**
    • Introduction au Deep Learning
    • Présentation de TensorFlow et Keras
    • Création et entraînement de réseaux de neurones
    • Convolutional Neural Networks pour l’analyse d’images
    • Recurrent Neural Networks pour le traitement du langage naturel
  • 7. INTERFACE AVEC LES BASES DE DONNÉES**
    • Interaction avec les bases de données relationnelles
    • Interaction avec les bases de données NoSQL
    • Gestion des transactions
    • Optimisation des requêtes
  • 8. ATELIER PRATIQUE
    • Développement d’un projet de Data Science de bout en bout

Version 4. Mise à jour le 01/01/2025
© EXPERTISME – Groupe SELECT® 2025 Tous droits réservés. Les textes présents sur cette page sont soumis aux droits d’auteur.

Pré-requis

Avoir une bonne connaissance de base du langage de programmation Python
Être familier avec les bibliothèques Python couramment utilisées dans le domaine de la data science, comme Pandas, Numpy, Matplotlib
Avoir une compréhension de base des concepts de la data science et de l’analyse de données
Avoir une expérience préalable de l’utilisation de Python pour l’analyse de données serait un atout
Une connaissance préalable des bases de données et des SQL est recommandée
Posséder des compétences en mathématiques, en particulier en statistiques, serait bénéfique
Être muni d’un ordinateur relié à Internet, possédant une caméra, un micro et un haut-parleur

Points forts de la formation

  • Votre plan pédagogique de formation sur-mesure avec l’évaluation initiale de votre niveau de connaissance du sujet abordé
  • Des cas pratiques inspirés de votre activité professionnelle, traités lors de la formation
  • Un suivi individuel pendant la formation permettant de progresser plus rapidement
  • Un support de formation de qualité créé sur-mesure en fonction de vos attentes et des objectifs fixés, permettant un transfert de compétences qui vous rende très rapidement opérationnel
  • Les dates et lieux de cette formation sont à définir selon vos disponibilités
  • Animation de la formation par un Formateur Expert Métier
  • La possibilité, pendant 12 mois, de solliciter votre Formateur Expert sur des problématiques professionnelles liées au thème de votre formation
  • Un suivi de 12 mois de la consolidation et de l’évolution de vos acquis.

Approche pédagogique

L’approche pédagogique a été construite sur l’interactivité et la personnalisation : Présentation illustrée et animée par le Formateur Expert, partage d’expériences, études de cas, mise en situation réelle.
Tous les supports sont fournis par support papier, mail ou clé USB à chaque stagiaire.

Méthodologie pédagogique employée :
Chaque formation en présentiel ou en distanciel est animée par un Formateur Expert Métier sélectionné selon ses compétences et expériences professionnelles. Apport d’expertise du Formateur, quiz en début et fin de formation, cas pratiques, échanges d’expérience. Accès en ligne au support de formation.

Méthodes utilisées et évaluation :
Evaluation et positionnement lors de la définition du projet pédagogique avec le(s) stagiaire(s). Un QCM est donné aux stagiaires le dernier jour de la formation pour valider leurs apprentissages. Une correction collective est effectuée par le Formateur. Une évaluation de fin de stage en direct est organisée entre le Formateur et le(s) stagiaire(s) pour recueillir et prendre en compte leurs appréciations. Une attestation de fin de stage est remise aux stagiaires.

Accessibilité

Toute demande spécifique à l’accessibilité de la formation par des personnes handicapées donnera lieu à une attention particulière et le cas échéant une adaptation des moyens de la formation.
Public en situation de handicap, contactez notre référent handicap au 01 42 66 36 42.

Formateur

Nos Formateurs sont des Experts Métiers intervenants sur les prestations inhérentes sur la thématique de la formation. Ils réalisent les audits et co-construisent l’offre et le déroulé de la formation avec l’Ingénieur Pédagogique avant validation par le Responsable Pédagogique. Ils sont sélectionnés pour leurs compétences pédagogiques et leurs expériences dans la formation pour adultes.

Référence : LWEB-91947

Durée : 28 heures soit 4 jours

Tarif : 3910€ HT / Personne

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Durée : 28 heures soit 4 jours

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Témoignages
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Étape par Étape

Formations complémentaires - Formations Python / Programmation Web sur-mesure

Formation Python et Matplotlib – Niveau Avancé : Apprendre la Visualisation de Données Complexes 14 heures soit 2 jours

Formation Python – Niveau Avancé : Maîtrise Avancée pour Data Scientists 28 heures soit 4 jours

Formation Big Data – Niveau Expert : Développer des applications en Python, Scala et Java, et maîtriser l’administration de systèmes 28 heures soit 4 jours

Formation Python – Niveau Avancé : Maîtriser l’analyse de données et exploiter le potentiel du Big Data 28 heures soit 4 jours

Formation Python – Niveau Avancé : Programmation en Python et Langage R 21 heures soit 3 jours

Formation FastAPI – Niveau Avancé : Apprenez à créer des API performantes 21 heures soit 3 jours

Formation Python – Niveau Avancé : Optimiser l’Administration Système 21 heures soit 3 jours

Formation Django – Niveau Avancé : Maîtrisez le Framework Python pour le Web 28 heures soit 4 jours

Formation Python – Niveau Avancé : Développement Web avec Django et Flask 21 heures soit 3 jours

Formation Python – Niveau Avancé : traitement de données et IA 28 heures soit 4 jours

Formation Python – Niveau Expert : FastAPI, PyQt, Sécurité et Intelligence Artificielle 28 heures soit 4 jours

Formation Python – Niveau Expert : Data Science, Machine Learning et Développement Web 21 heures soit 3 jours

Formation Django – Niveau Initiation: Les bases développement web avec Python 21 heures soit 3 jours

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