Data Mining & Machine Learning Python

1. L’écosystème scientifique Python

• Il n’est pas facile d’y voir clair dans l’écosystème scientifique de Python tant les librairies sont variées et nombreuses.
  Cette présentation vous apportera une vue d’ensemble et les éléments clefs qui vous aideront à choisir vos librairies et outils de travail pour vos projets de data science avec Python.
• Les incontournables : Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlib et iPython qui sont le ciment de toutes les autres librairies scientifiques
  Panorama des librairies et logiciels scientifiques par domaine
  Les critères permettant de juger de la qualité d’une librairie
  Calculer avec des nombres réels: comprendre les erreurs de calculs
• Les nombres réels, dans la plupart des langages, dont Python, utilisent la norme en virgule flottante.
• Celle-ci n’est pas précise et peut générer des erreurs de calcul parfois bien gênantes.
• La représentation des nombres réels
  Comprendre les erreurs de calculs et les contourner
  La scipy stack
• La librairie Numpy qui signifie Numeric Python est la première que vous devez apprendre. Elle constitue avec Scipy, Matplotlib et Pandas le socle sur lequel s’appuient toutes les autres librairies scientifiques.
• Manipuler des tableaux de nombres : Numpy
  Différences avec les listes Python
  Création, sélection, filtres et principales fonctions -Visualiser ses données : Matplotlib
  Les concepts de la librairie
  Principaux graphiques : nuages de points, courbes, histogrammes, boxplot, …
  Fonctionnalités avancées : 3D, légendes, colorbar, manipuler les axes, annotations, …
  Analyse de données : Pandas
  Les fondements de la librairie : Manipuler des données de type CSV et Excel
  Séries et Dataframes
  Index, sélection de données, filtres/recherche, agrégations, jointures et fonctions avancées
  Manipuler des séries temporelles
  Les fonctions mathématiques avancées: Scipy
  Statistiques, optimisation, interpolations/régressions, traitement d’images

1. Visualisation de données

• Bien que Matplotlib constitue la première librairie de visualisation que vous devrez
  apprendre, elle possède 2 limites majeures: elle ne sait pas gérer les données volumineuses et n’est pas adaptée au Web. Mais Python a su développer un riche écosystème de visualisation de données qui devrait pouvoir répondre à toutes vos attentes.
• Présentation de l’écosystème de visualisation de données de Python
  Les librairies orientées Web: Bokeh, Altair et Plotly
  Les “écosystèmes” PyViz et HoloViz
  La visualisation de données volumineuses/big data avec DataShader
  Les statistiques avec Seaborn
• Visualiser des données géospatiales
• Posséder des données disposant de coordonnées géospatiales apporte une toute autre dimension à leur représentation. Python est très bien outillé dans ce domaine.
• Convertir ses données d’un système de coordonnées à l’autre
  Cartographie interactive “à la Open Street Map/Google Maps” avec Folium/iPyleaflet
  Cartographie statique avec Cartopy
  Autres librairies géospatiales

1. Manipulation de données volumineuses

• Numpy et Pandas sont 2 librairies incroyables, mais elles ont 2 limites majeures : elles ne savent pas traiter des données de très grande volumétrie qui ne tiennent pas en mémoire et ne savent pas toujours paralléliser leurs calculs.
• Python a su développer des solutions.
  Les librairies h5py, pytables, netcdf4, xarray, iris, parquet permettant de lire vos fichiers scientifiques
  Paralléliser ses calculs avec Dask
  Paralléliser ses calculs avec CuDF
  Manipuler des dataframes gigantesques avec Dask

Personnalisation

Sous réserve de contraintes techniques ou de confidentialité, nous vous proposons de personnaliser la formation en réalisant des exercices directement sur vos données métiers.
Apprentissage et analyse statistique avec scikit learn & statsmodels *Revue des techniques *L’analyse discriminante *La régression logistique *Les arbres de décision *Gestion des ensembles d’apprentissage et de test *Évaluation des modèles *Introduction à l’utilisation de Spark avec Python (pyspark).