Formation Data Mining with Python

La découverte de connaissances dans les bases de données (KDD) est le processus de découverte de connaissances utiles à partir d’une collection de données. Les applications réelles pour cette technique de minage de données comprennent le marketing, la détection de fraudes, les télécommunications et la fabrication.

Dans ce cours guidé par l'instructeur, en direct, nous introduisons les processus impliqués dans le KDD et effectuons une série d'exercices pour pratiquer la mise en œuvre de ces processus.

Audience

• Analystes de données ou toute personne intéressée à apprendre à interpréter les données pour résoudre les problèmes

Le format du cours

• Après une discussion théorique de KDD, l'instructeur présentera des cas de vie réelle qui demandent l'application de KDD pour résoudre un problème. Les participants prépareront, sélectionneront et nettoyeront des ensembles de données et utiliseront leurs connaissances antérieures sur les données pour proposer des solutions basées sur les résultats de leurs observations.

Pandas est un paquetage Python qui fournit des structures de données pour travailler avec des données structurées (tabulaires, multidimensionnelles, potentiellement hétérogènes) et des séries temporelles.

Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists et aux développeurs qui souhaitent utiliser Modin pour construire et mettre en œuvre des calculs parallèles avec Pandas afin d'accélérer l'analyse des données.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en place l'environnement nécessaire pour commencer à développer Pandas flux de travail à l'échelle avec Modin.
• Comprendre les fonctionnalités, l'architecture et les avantages de Modin.
• Connaître les différences entre Modin, Dask et Ray.
• Exécuter Pandas opérations plus rapidement avec Modin.
• Mettre en œuvre l'ensemble des Pandas API et fonctions.

Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux scientifiques des données qui souhaitent utiliser Pandas pour effectuer des analyses prédictives avec l'apprentissage automatique.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Exécuter le traitement des données en Python.
• Conduire des opérations ETL pour l'apprentissage automatique.
• Créer des visualisations de données avec Pandas

Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists et aux ingénieurs logiciels qui souhaitent utiliser Dask avec l'écosystème Python pour construire, mettre à l'échelle et analyser de grands ensembles de données.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en place l'environnement pour commencer à construire des traitements de big data avec Dask et Python.
• Explorer les fonctionnalités, les bibliothèques, les outils et les API disponibles dans Dask.
• Comprendre comment Dask accélère le calcul parallèle en Python.
• Apprendre à faire évoluer l'écosystème Python (Numpy, SciPy et Pandas) en utilisant Dask.
• Optimiser l'environnement Dask pour maintenir de hautes performances dans le traitement de grands ensembles de données.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser la pile FARM (FastAPI, React et MongoDB) pour créer des applications web dynamiques, performantes et évolutives.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

Mettre en place l'environnement de développement nécessaire qui intègre FastAPI, React, et MongoDB. Comprendre les concepts clés, les fonctionnalités et les avantages de la pile FARM. Apprendre à construire des API REST avec FastAPI. Apprendre à concevoir des applications interactives avec React. Développer, tester et déployer des applications (front-end et back-end) en utilisant la pile FARM.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser FastAPI avec Python pour créer, tester et déployer des API RESTful plus facilement et plus rapidement.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en place l'environnement de développement nécessaire pour développer des API avec Python et FastAPI.
• Créer des API plus rapidement et plus facilement en utilisant la bibliothèque FastAPI.
• Apprendre à créer des modèles de données et des schémas basés sur Pydantic et OpenAPI.
• Connecter les API à une base de données en utilisant SQLAlchemy.
• Implémenter la sécurité et l'authentification dans les APIs en utilisant les outils FastAPI.
• Construire des images de conteneurs et déployer des API web sur un serveur cloud.

Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser SciPy pour créer des fonctions de calcul scientifique avancées avec Python.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en place l'environnement de développement nécessaire pour commencer à créer des fonctions de calcul scientifique.
• Profiter pleinement des fonctionnalités de SciPy en réalisant des exemples pratiques d'opérations complexes.
• Implémenter et optimiser des algorithmes et des fonctions mathématiques pour résoudre des problèmes scientifiques.
• Concevoir des structures de données et des méthodes d'interpolation pour la visualisation, le traitement et l'analyse.

Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser PyGame pour créer et construire des jeux en utilisant la programmation Python.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en place l'environnement de développement nécessaire pour commencer à créer des applications de jeu avec PyGame et Python.
• Apprendre à créer des applications PyGame interactives intégrant des animations et des fonctions multimédias.
• Exécuter et tester les programmes de jeu avec la suite de test PyGame et les convertir en fichiers exécutables.

Ce cours pratique s’adresse aux développeurs Python souhaitant créer et gérer leurs premières applications Web. Il s'adresse également aux personnes déjà familiarisées avec d'autres frameworks Web tels que Django ou Web2py , et qui souhaitent apprendre comment utiliser un microframework (c'est-à-dire un framework qui rassemble des bibliothèques tierces au lieu de fournir une solution universelle autonome). le processus.

Une partie importante du cours est consacrée non pas à Flask (c'est minuscule), mais à des bibliothèques tierces et à des outils souvent utilisés dans les projets Flask.

Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser les fonctionnalités avancées de Flask pour créer des applications web évolutives à partir de MongoDB.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en place l'environnement de développement nécessaire pour commencer à développer des applications web avec Flask.
• Construire un serveur d'API RESTful à partir de MongoDB.
Apprendre à connaître les intégrations avancées de Flask pour la mise à l'échelle des applications web.

Cette formation en direct avec instructeur en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs backend qui souhaitent construire des API REST avec Python et Flask.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Implémenter une API REST pour permettre à une application web Flask de lire et d'écrire dans une base de données dans le backend.
• Développer des fonctionnalités d'authentification avancées comme les jetons de rafraîchissement.
• Construire un backend réutilisable pour de futurs projets Python.
• Simplifier le stockage des données avec SQLAlchemy.
• Déployer des API REST sur un serveur en nuage.

Cette formation en direct avec instructeur (sur site ou à distance) s'adresse aux développeurs web qui souhaitent concevoir, développer et déployer une interface graphique avec Tkinter.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Utiliser les gestionnaires de géographie pour organiser l'interface graphique.
• Organiser les widgets à l'intérieur des cadres.
• Construire une application GUI avec Python Tkinter.

Kivy est une bibliothèque d'interface utilisateur graphique cross-platform open-source écrite dans Python, qui permet le développement d'applications multi-touch pour un large choix de dispositifs.

Dans cette formation guidée par l'instructeur, les participants en direct apprendront comment installer et déployer Kivy sur différentes plateformes, personnaliser et manipuler les widgets, les horaires, déclencher et répondre aux événements, modifier les graphiques avec multi-touching, réafficher l'écran, les applications d'emballage pour Android, et plus encore.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de

• Le code Python et le langage Kivy sont liés.
• Avoir une compréhension solide de la façon dont Kivy fonctionne et utilise ses éléments les plus importants tels que, widgets, événements, propriétés, graphiques, etc.
• Développer et déployer sans cesse Android des applications basées sur les différentes exigences d'affaires et de design.

Format du cours

• Lecture partielle, discussion partielle, exercices et pratiques lourdes

Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux personnes qui souhaitent programmer une application logicielle visuellement attrayante à l'aide de Python et du cadre d'interface utilisateur Qt.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en place un environnement de développement qui comprend toutes les bibliothèques, les paquets et les cadres nécessaires.
• Créer une application de bureau ou de serveur dont l'interface utilisateur fonctionne de manière fluide et est visuellement attrayante.
• Implémenter divers éléments et effets de l'interface utilisateur, y compris des widgets, des graphiques, des calques, etc. pour obtenir un effet maximal en termes de convivialité.
• Mettre en œuvre une bonne conception de l'interface utilisateur et une bonne organisation du code pendant la phase de conception et de développement.
• Tester et déboguer l'application.