Formation Python & Data à Casablanca : apprendre en pratiquant
Python est aujourd’hui fortement associé à la Data et au Machine Learning. Mais apprendre uniquement la syntaxe d’un langage ne suffit pas nécessairement pour comprendre comment travailler avec des données. La formation Intelligence Artificielle & Data du CAFP intègre Python dans une progression pratique associant données, analyse, visualisation et Machine Learning.
Python est aujourd’hui fortement associé à la Data et au Machine Learning. Mais apprendre uniquement la syntaxe d’un langage ne suffit pas nécessairement pour comprendre comment travailler avec des données. La formation Intelligence Artificielle & Data du CAFP intègre Python dans une progression pratique associant données, analyse, visualisation et Machine Learning.
Pourquoi apprendre Python pour la Data ?
Python permet de travailler de manière programmable avec les données et de construire progressivement des traitements, analyses et modèles.
Dans cette formation, Python n’est donc pas étudié de manière isolée : il s’intègre à un parcours IA & Data.
Quels outils sont annoncés ?
L’environnement pédagogique comprend notamment :
Chaque outil s’inscrit dans une progression autour des données et du Machine Learning.
- Python ;
- Pandas ;
- NumPy ;
- Jupyter ;
- Scikit-learn.
À quoi sert Pandas ?
Pandas est une bibliothèque Python couramment utilisée pour manipuler et analyser des données structurées.
Elle permet notamment de travailler avec des ensembles de données organisés sous forme de tableaux.
À quoi sert NumPy ?
NumPy fournit des structures et opérations adaptées au calcul numérique en Python.
Il constitue un outil fondamental de l’écosystème scientifique Python.
À quoi sert Jupyter ?
Jupyter permet de travailler de manière interactive avec du code, des résultats et des explications dans un même environnement.
Il est particulièrement adapté à l’apprentissage et à l’exploration de données.
Et Scikit-learn ?
Scikit-learn est une bibliothèque Python consacrée au Machine Learning.
Elle permet de travailler avec différentes étapes de construction et d’évaluation de modèles.
Sa présence dans l’environnement annoncé crée une continuité naturelle entre Python/Data et Machine Learning.
Que faut-il apprendre avant de construire un modèle ?
Il faut d’abord savoir travailler avec les données.
La formation aborde notamment leur qualité, leur manipulation, leur analyse et leur visualisation avant de progresser vers le Machine Learning.
Est-ce une formation Python générale ?
Le positionnement est plus spécifique.
Python est étudié dans le contexte de l’Intelligence Artificielle et de la Data.
L’objectif n’est donc pas de présenter cette certification comme une formation exhaustive couvrant tous les domaines du développement Python.
Peut-on ensuite apprendre le Machine Learning ?
Oui.
Le parcours continue vers apprentissage supervisé/non supervisé, classification, régression, entraînement/test et évaluation des modèles.
Guides complémentaires
FAQ — Intelligence Artificielle & Data
Python est-il utilisé dans la formation ?
Oui.
Pandas est-il prévu ?
Oui, dans l’environnement pédagogique annoncé.
NumPy est-il prévu ?
Oui.
Jupyter est-il utilisé ?
Oui.
Scikit-learn est-il prévu ?
Oui.
S’agit-il d’une formation Python généraliste ?
Non, Python est intégré dans un parcours IA & Data.
Consultez la page principale de cette filière pour retrouver la durée, les conditions d’admission et les informations de préinscription.