A propos de la formation Python pour l’IA

Cette formation a pour objectif d’initier les participants aux fondamentaux du langage Python appliqué à l’Intelligence Artificielle (IA) et à la Data Science. À travers une approche progressive et pratique, les apprenants découvriront les bibliothèques clés pour manipuler, analyser et visualiser les données : NumPy, Pandas et Matplotlib.

Détails

Categorie : Programmation pour l’IA
Duree :

Objectifs pédagogiques de la formation Python pour l’IA

Comprendre les bases du langage Python et ses applications en IA

Manipuler des données à l’aide des bibliothèques NumPy et Pandas

Réaliser des visualisations et graphiques professionnels avec Matplotlib

Préparer les participants à l’utilisation de Python pour le Machine Learning et la Data Analysis.

Qui devrait suivre cette formation Python pour l’IA ?

Public visé par la formation Python pour l’IA

Débutants en Python souhaitant évoluer vers la Data Science ou l’IA. Étudiants, ingénieurs, développeurs et analystes de données. Professionnels en reconversion vers les métiers de la data. Entreprises souhaitant former leurs équipes aux bases de l’IA et de l’analyse de données.

Prérequis de la formation Python pour l’IA

Notions de base en logique ou en statistiques. Aucune expérience préalable en Python n’est nécessaire.

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Python pour l’IA Détails

Déroulé de la formation Python pour l’IA

Module 1 : Introduction à Python

Syntaxe, variables et types de données.

Structures de contrôle (boucles, conditions).

Fonctions et scripts.

Module 2 : NumPy pour le Calcul Scientifique

Création et manipulation de tableaux et matrices.

Opérations mathématiques et statistiques.

Gestion de données multidimensionnelles.

Module 3 : Pandas pour l’Analyse de Données

Création et utilisation de DataFrames.

Importation et exportation de fichiers (CSV, Excel, JSON).

Nettoyage, filtrage et transformation des données.

Module 4 : Visualisation avec Matplotlib

Création de graphiques : courbes, barres, histogrammes.

Personnalisation des visuels pour les rapports.

Visualisation de données issues de projets réels.

Module 5 : Atelier Pratique

Manipulation d’un dataset complet.
Analyse descriptive et visualisation des résultats.

Mini-projet : préparation des données pour un modèle d’IA.

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