Maitriser la bibliothèque de demandes :
- Utiliser la bibliothèque de demandes
- Travailler avec un IPA (la requête GET, la réponse, les en-têtes, les paramètres)

Utiliser NumPy et certaines de ses fonctions de base :
- Installer et découvrir NumPy
- Forme
- Indexation
- Les fonctions et opérations mathématique
- NaN

Utiliser Pandas pour charger des données et ses fonctions :
- Installer et découvrir Pandas
- Maitriser les fonctions de Pandas (forme, visualiser les donner, sélection et indexation des données)
- Filtrer des données à travers Pandas (Unique, filtrer, trier et regrouper)

Concepts de base de Matplotlib et graphiques de base :
- Savoir analyser des données (nettoyage et description, visualiser, traitement...)
- Installer matplotlib
- Découvrir et afficher les types de parcelles (histogram, bar chart...)
- Afficher la figure plt.show()
- Affecter plusieurs tracés dans un axe
- Connaitre les types d'entités dans chaque jeu de données
- Charger des données
- Tracer directement à partir de Pandas

Traiter les fonctionnalités catégorielles :
- Découvrir les deux types de fonctionnalités catégorielles (caractéristiques ordinales et nominales)
- Savoir utiliser le codage à chaud unique
- Utiliser le codage d'étiquettes
- Utiliser le codage cible

Traiter les fonctionnalités continuelles :
- Connaitre les types de fonctionnalités continuelles (mise à l'échelle, transformation, regroupement...)
- Gérer les valeurs aberrantes et les valeurs nulles dans une données

Maitriser la base de l'apprentissage automatique :
- S'initier à l'apprentissage automatique
- Connaitre les applications des algorithmes d'apprentissage automatique
- Connaitre les étapes inclus dans l'apprentissage automatique
- Faire la différence entre la classification et la régression dans l'apprentissage automatique
- Découvrir le K-Nearest Neighbors (K-NN)
- Faire une prédiction à l'aide de Scikit-Learn

Maitriser la base du Django :
- Découvrir Django
- Activer un environnement
- Créer une application et un projet
- Relier un fichier d'HTML, un fichier de CSS et un fichier de JS avec Python
- Mettre en place une base de données et le relier avec Python
- Créer une forme pour la création de compte

- Maitriser la bibliothèque de demandes
- Utiliser NumPy et certaines de ses fonctions de base
- Utiliser Pandas pour charger des données et ses fonctions
- Concepts de base de Matplotlib et graphiques de base
- Traiter les fonctionnalités catégorielles
- Traiter les fonctionnalités continuelles
- Maitriser la base de l'apprentissage automatique
- Maitriser la base du Django

Rythme de la formation :
- Préconisation d'a minima 2 heures par semaine pour obtenir une progression pédagogique optimale sur votre période de formation
- Planification possible de vos sessions dès 72 heures après votre inscription

Réinvestir les acquis de la formation, dans son contexte professionnel. La certification permet d'obtenir une reconnaissance officielle de ses compétences.