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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
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)
Coût de la formation : Consulter l'organisme
400 heures
En centre
- Parler anglais (formation 100% en anglais) - Des bases en mathematiques et statistiques (niveau lycee) - Enormement de motivation ! - Resider a Paris;
Ironhack France
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