Délégué à la protection des données en CPAS

Travailleur

Début de la formation

Objectifs de la formation

Les compétences visées par la formation sont les suivantes :

Maitriser la syntaxe de Python
Utiliser les outils de Python permettant le traitement, la visualisation et la modélisation des données
Utiliser et développer des algorithmes de Machine Learning

Public de la formation

Cette formation s’adresse au profil métier Data Scientist

Prérequis pour la formation

Bonnes bases de statistiques et de data mining ou avoir suivi la formation Statistiques et Probabilités et introduction au data mining

Programme
de la formation

Les bases de Python

Organisation d’un programme
Types de données simples et complexes, List

Compréhension

Structures de contrôle
Gestion des fichiers
Principaux modules et fonctions

Préparation des données avec pandas

Lecture et écriture des données depuis et vers différentes sources (fichiers textes, Excel, bases de données, etc.)
Filtrage, sélection, transformation, calcul, agrégation, jointure, sorties simples
La visualisation de données avec matplotlib & seaborn
Revue des différents types de graphiques

Apprentissage et analyse statistique avec scikit learn & statsmodels

Revue des techniques
L’analyse discriminante
La régression logistique
Les arbres de décision
Gestion des ensembles d’apprentissage et de test
Évaluation des modèles
Introduction à l’utilisation de Spark avec Python (pyspark)

Les points forts de la formation

Les participants sont amenés à échanger leurs expériences personnelles sur les différents concepts abordés durant de la formation. Les différentes problématiques rencontrées feront l’objet d’une discussion afin d’y apporter des solutions transférables à différentes organisations.