Description de la formation

Cette formation vous permettra d'acquérir les bases du langage Python et de l'appliquer à l'IA et l'analyse de données. Vous apprendrez à manipuler, nettoyer et visualiser des données en utilisant les bibliothèques Python les plus populaires.

Objectifs de la formation

À l’issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les fondamentaux de la Data Science : Se familiariser avec les bases de l’analyse de données, les types de données et les méthodes statistiques.
Apprendre à manipuler des données massives : Nettoyer, transformer et organiser des ensembles de données complexes.
Maîtriser les techniques d’analyse prédictive : Appliquer des modèles statistiques et des algorithmes de machine learning pour effectuer des prédictions basées sur des données historiques.
Développer des compétences en apprentissage automatique : Apprendre à construire, évaluer et déployer des modèles d’apprentissage supervisé et non supervisé.
Utiliser des outils avancés de Data Science : Acquérir une expertise pratique avec des outils et des bibliothèques populaires en Python, R, et des plateformes cloud.

A qui s'adresse cette formation ?

La formation est destinée à un large public, notamment :
Data Analysts : Pour ceux qui souhaitent approfondir leurs compétences en science de données.
Data Scientists en devenir : Ceux qui cherchent à développer des compétences avancées dans l’utilisation des outils statistiques et des modèles d’IA.
Professionnels IT et Développeurs : Qui veulent se spécialiser dans l’analyse et la modélisation des données avec un focus sur l’intelligence artificielle.
Chefs de projets et managers : Ayant des projets ou des équipes qui traitent des données massives et qui souhaitent comprendre les méthodologies derrière la science des données.

Pré-requis

Connaissances de base des systèmes d’information.

Programme

Le programme de la formation est structuré autour de plusieurs modules principaux :
Introduction à la Data Science et Analyse Statistique des Données

• Introduction à la Data Science : Cycle de vie, préparation des données, et outils comme Python, R, Jupyter Notebooks.
• Analyse Statistique : Statistiques descriptives, tests d’hypothèses, et techniques de visualisation des données.

Préparation des Données et Techniques d'Exploration

• Nettoyage des Données : Gestion des valeurs manquantes, transformation des données, normalisation.
• Exploration et Visualisation : Graphiques, box plots, heatmaps avec Matplotlib et Seaborn.

Introduction au Machine Learning

• Apprentissage Supervisé : Régression linéaire, logistique, évaluation des modèles.
• Apprentissage Non Supervisé : Clustering (K-means), réduction de dimensionnalité (PCA).

Deep Learning, Déploiement et Applications Pratiques

• Deep Learning : Réseaux de neurones, TensorFlow, Keras.
• Déploiement : Mise en production des modèles avec Flask, API, et déploiement sur le cloud.

Atouts de la formation

Approche pédagogique : Alternance entre théorie et pratique.
Intervenants qualifiés ayant une expérience terrain.
Outils et supports pédagogiques variés.
Formation accessible à tous, sans pré-requis techniques avancés.

Méthodes pédagogiques et outils utilisés

Démonstrations en direct sur des outils et plateformes de Data Science.
Études de cas réels avec analyse de solutions concrètes.
Travaux de groupe pour partager des insights et expériences.
Feedback continu pendant les sessions pratiques.

Evaluation

L’évaluation est réalisée de différentes manières :

• QCM de fin de formation pour tester la compréhension des concepts.
• Études de cas pratiques et discussions en groupe.
• Évaluation continue pendant les sessions pratiques.

Références Normatives

ISO/IEC 27001 : Gestion de la sécurité de l'information.
RGPD : Règlement général sur la protection des données personnelles (UE).
ISO 22301 : Gestion de la continuité des activités.
SOC 2 : Critères pour la sécurité, la disponibilité et la confidentialité dans les services cloud.