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Cycle de Formation : Introduction à la Data Science en 5 jours

Cycle de Formation : Introduction à la Data Science en 5 jours

Voici un programme de formation de 5 jours pour apprendre les bases de la Data Science en utilisant Python, Jupyter Notebook, NumPy, Pandas, Seaborn, et Scikit-learn.

Cycle de Formation : Introduction à la Data Science en 5 jours

Jour 1 : Introduction à Python et Jupyter Notebook

Matin :

  • Introduction à Python pour la Data Science :

    • Pourquoi Python est populaire en Data Science.
    • Notions de base du langage Python (variables, types de données, opérateurs, boucles, conditions).

  • Installation et configuration :

    • Installation de Python, pip et des bibliothèques nécessaires (NumPy, Pandas, Seaborn, Scikit-learn).
    • Introduction à l’environnement Jupyter Notebook : démarrage, structure, cellules de code, markdown.

Après-midi :

  • Manipulation de données avec Python :

    • Listes, tuples, dictionnaires.
    • Compréhension des listes et boucles sur des structures de données.

  • Exercice pratique :

    • Créer un Jupyter Notebook avec un programme simple pour manipuler des structures de données (listes, dictionnaires, etc.).
    • Introduction aux opérations basiques sur des ensembles de données.

Jour 2 : Manipulation Numérique avec NumPy

Matin :

  • Présentation de NumPy :

    • Qu’est-ce que NumPy et pourquoi l’utiliser en Data Science ?
    • Les tableaux NumPy (ndarray) : création, manipulation, et avantages par rapport aux listes Python.

  • Opérations NumPy :

    • Indexation, slicing, opérations sur les axes, calculs mathématiques (somme, produit, moyenne, etc.).

Après-midi :

  • Algèbre linéaire et statistique avec NumPy :

    • Calcul matriciel, multiplication de matrices, inversion.
    • Calcul de statistiques basiques (moyenne, écart-type, médiane, variance).

  • Exercice pratique :

    • Manipuler un tableau NumPy, effectuer des opérations mathématiques simples et calculer des statistiques.

Jour 3 : Manipulation de Données avec Pandas

Matin :

  • Introduction à Pandas :

    • Pourquoi utiliser Pandas pour l’analyse de données ?
    • Séries et DataFrames : concepts de base et différences.

  • Manipulation de DataFrames :

    • Chargement de données à partir de fichiers CSV et Excel.
    • Indexation, sélection et filtrage de données.

Après-midi :

  • Nettoyage et transformation des données :

    • Gestion des données manquantes, duplication.
    • Création de nouvelles colonnes, manipulation de dates et de chaînes de caractères.

  • Exercice pratique :

    • Charger un dataset réel (par exemple, Titanic dataset), explorer les données, effectuer du nettoyage et des transformations simples.

Jour 4 : Visualisation de Données avec Seaborn et Matplotlib

Matin :

  • Introduction à Seaborn et Matplotlib :

    • Pourquoi la visualisation est essentielle en Data Science.
    • Différence entre Matplotlib et Seaborn.

  • Graphiques de base avec Seaborn :

    • Création de graphiques simples : histogrammes, scatter plots, bar plots.
    • Personnalisation des graphiques (titres, légendes, couleurs).

Après-midi :

  • Visualisation avancée avec Seaborn :

    • Heatmaps, pairplots, boxplots, violin plots.
    • Comment utiliser la visualisation pour explorer des relations entre variables.

  • Exercice pratique :

    • Utiliser le dataset Titanic pour visualiser des relations entre différentes variables (âge, genre, classe sociale) à l’aide de Seaborn.

Jour 5 : Introduction au Machine Learning avec Scikit-learn

Matin :

  • Présentation de Scikit-learn :

    • Introduction aux concepts du machine learning : features, labels, entraînement, test.
    • Aperçu des algorithmes de base : régression linéaire, classification.

  • Modélisation avec Scikit-learn :

    • Charger des données, diviser le dataset en ensembles d’entraînement et de test.
    • Utilisation d’un modèle de régression linéaire simple.

Après-midi :

  • Classification et évaluation de modèles :

    • Utilisation de modèles de classification (k-Nearest Neighbors, Decision Trees).
    • Évaluation des modèles : accuracy, confusion matrix, cross-validation.

  • Exercice pratique :

    • Utiliser un dataset de Scikit-learn (par exemple, Iris ou Digits), entraîner un modèle de classification, et évaluer sa performance.

Conclusion

Cette formation de 5 jours fournit une introduction complète à la Data Science en Python. En utilisant des outils puissants comme NumPy, Pandas, Seaborn, et Scikit-learn, les participants acquerront les compétences essentielles pour manipuler des données, les analyser, et construire des modèles prédictifs simples.

Inspiré du cours CS401 de l’EPFL: