Data Science avec Python : Pandas, NumPy et Matplotlib à Montpellier
Maîtrisez Pandas, NumPy et Matplotlib pour l'analyse et la visualisation de données avec Python. Formation complète de 21h.
Durée : 21 heures
Pourquoi suivre cette formation à Montpellier ?
Montpellier, métropole dynamique de l'Occitanie, offre un environnement propice à l'éclosion des talents dans le secteur numérique. Son économie en croissance, portée par des pôles d'emploi IT tels que le parc scientifique Agropolis et le pôle Eurêka, attire de grandes entreprises tech comme Dell, IBM et Capgemini. Choisir une **formation IT** à **Montpellier**, c'est investir dans un avenir professionnel prometteur, au cœur d'un écosystème innovant. La demande de compétences pointues en développement, cybersécurité et data science ne cesse de croître. Nos **formations informatiques** à **Montpellier** sont conçues pour répondre aux besoins spécifiques du marché local, vous préparant efficacement aux métiers de demain. La ville offre un cadre de vie agréable, combinant dynamisme économique et qualité de vie, un atout indéniable pour votre parcours de formation.
Description de la formation
La Data Science est un domaine en pleine expansion, essentiel pour les entreprises qui souhaitent exploiter leurs données de manière stratégique. Cette formation vous offre une immersion pratique dans cet univers, en utilisant Python et ses bibliothèques incontournables : Pandas, NumPy et Matplotlib. Vous apprendrez à manipuler, nettoyer, analyser et visualiser des données complexes, transformant ainsi l'information brute en insights exploitables. Vous développerez des compétences essentielles pour l'analyse exploratoire, la création de visualisations percutantes et la construction de modèles prédictifs. Cette formation vous permettra de maîtriser les outils clés pour répondre aux défis de la Data Science et apporter une valeur ajoutée significative à vos projets. Cette formation est idéale pour les développeurs, analystes et professionnels souhaitant acquérir des compétences solides en data science et en analyse de données.