Data Science avec Python (Scikitlearn)

Formation délivrée en présentiel ou distanciel* (blended-learning, e-learning, classe virtuelle, présentiel à distance). Le formateur alterne entre méthode démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). Variables suivant les formations, les moyens pédagogiques mis en oeuvre sont : - Ordinateurs Mac ou PC (sauf pour certains cours de l’offre Management), connexion internet fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour le distanciel) - Environnements de formation installés sur les postes de travail ou en ligne - Supports de cours et exercices En cas de formation intra sur site externe à M2i, le client s'assure et s'engage également à avoir toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques...) au bon déroulement de l'action de formation visée conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué. nous consulter pour la faisabilité en distanciel * ratio variable selon le cours suivi

A l’issue de cette formation, vous serez capable de :

• Utiliser Scikitlearn pour créer des modèles d'apprentissage machine
• Concevoir des expériences et interpréter les résultats des tests A/B
• Visualiser l'analyse de clustering et de régression en Python à l'aide de Matplotlib
• Produire des recommandations automatisées de produit ou de contenu avec des techniques de filtrage collaboratif
• Appliquer les meilleures pratiques en matière de nettoyage et de préparation de vos données avant l'analyse.

• En cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques - Et, en fin de formation, par un questionnaire d'auto-évaluation

Une expérience de codage ou de script préalable est nécessaire. Avoir au minimum des compétences en mathématiques de niveau secondaire.

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