Data Science avec Python : Pandas, NumPy et Matplotlib à Rennes
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 Rennes ?
Rennes, métropole bretonne en pleine expansion, offre un environnement propice à l'épanouissement professionnel dans le secteur du numérique. Son économie dynamique, portée par la French Tech et la présence de grands groupes comme Thales, Orange et Capgemini, crée une forte demande de compétences IT. La ville abrite également des pôles d'emploi importants dans le domaine de la cybersécurité, du développement logiciel et de l'intelligence artificielle. Choisir une formation IT à Rennes, c'est investir dans un avenir prometteur au cœur d'un écosystème innovant. Les formations informatiques à Rennes permettent d'acquérir les compétences recherchées par les entreprises locales et nationales, boostant ainsi votre carrière et votre employabilité. La ville bénéficie d'un cadre de vie attractif et d'une scène numérique en constante évolution.
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.