Vous maîtriserez les outils les plus avancés du Développement Intégré pour faciliter l'écriture de code avec ce programme très complet de TECH”  

Les organisations reconnaissent de plus en plus l'importance de prendre des décisions fondées sur des données. En ce sens, le Traitement des Données et Big Data avec Python avec Python est un outil précieux pour analyser les données et extraire des informations significatives pour soutenir les décisions stratégiques.  En outre, ces instruments aident les institutions à localiser les inefficacités dans leurs opérations, ce qui permet d'optimiser et d'économiser les ressources. Par ailleurs, ces ressources révèlent des modèles, des tendances et des relations qui ne sont pas évidents à première vue. Cela peut favoriser l'innovation et la découverte dans un large éventail de domaines, allant de la médecine à la recherche scientifique. 

Conscient de son importance, TECH lance un programme pionnier qui permettra de façonner l'environnement de développement à l'aide de Python. Le plan d'études approfondira le Contrôle de Flux, en prenant en compte les structures de contrôle conditionnelles. Parallèlement, le programme analysera les fonctions et la modularité de ce langage de programmation basé sur les paramètres, les arguments et les valeurs de retour. La formation fournira également aux étudiants des ressources clés pour l'analyse des données, notamment des outils IPython et Jupyter Notebooks. De même, le matériel pédagogique encouragera les diplômés à faire des propositions innovantes pour se démarquer dans une industrie informatique qui offre de multiples opportunités. 

Il convient de noter que, pour cet apprentissage, les étudiants disposeront d'une plateforme 100 % en ligne et de diverses ressources multimédias (telles que des résumés interactifs, des études de cas, des infographies, etc). De plus, la méthodologie Relearning de TECH favorisera le développement des compétences et la maîtrise de concepts complexes d'une manière plus rapide, plus efficace et plus flexible. Tout cela avec une qualification qui n'est pas soumise à des horaires rigides afin que chaque diplômé puisse choisir le moment et le lieu pour se concentrer sur ce Certificat.    

Grâce à la méthodologie révolutionnaire Relearning, vous intégrerez toutes les connaissances dans une manière optimisée afin d'atteindre avec succès les résultats que vous recherchez"  

Ce Certificat en Traitement des Données et Big Data avec Python avec Python contient le programme le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement d'études de cas présentées par des experts en Développement en Python
• Le contenu graphique, schématique et éminemment pratique de l'ouvrage fournit des informations théorique et pratiques sur les disciplines essentielles à la pratique professionnelle
• Des exercices pratiques où effectuer le processus d’auto-évaluation pour améliorer l’apprentissage
• Il met l'accent sur les méthodologies innovantes 
• Cours théoriques, questions à l'expert, forums de discussion sur des sujets controversés et travail de réflexion individuel
• La possibilité d'accéder aux contenus depuis n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet

Vous vous plongerez dans les Notebooks Jupyter pour charger, nettoyer, explorer et analyser les données de manière interactive"

Le programme comprend dans son corps enseignant des professionnels du secteur qui apportent à cette formation l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus de grandes sociétés et d'universités prestigieuses.

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel, c'est-à-dire un environnement simulé qui fournira une formation immersive programmée pour s'entraîner dans des situations réelles.

La conception de ce programme est axée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel le professionnel doit essayer de résoudre les différentes situations de la pratique professionnelle qui se présentent tout au long du programme académique. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.   

Vous appliquerez les stratégies de test et de débogage les plus efficaces pour garantir que les applications fonctionnent correctement et qu'elles sont exemptes d'erreurs”

Vous atteindrez vos objectifs grâce aux outils didactiques de TECH, qui comprennent des vidéos explicatives et des résumés interactifs”  

Ce programme permettra aux diplômés d'acquérir des compétences avancées en matière de gestion et d'analyse des données avec Phyton. La formation couvrira tous les aspects de l'utilisation de ce langage de programmation dans la science de l'analyse, la configuration de l'environnement de développement et les environnements virtuels. En outre, le plan d'études approfondira des aspects tels que les opérateurs, les bubles et les compréhensions de listes. Le contenu didactique fournira également des ressources pour l'analyse des données, y compris IPython et Jupyter Notebooks. Les étudiants acquerront les compétences et les connaissances nécessaires pour travailler efficacement avec des informations en Python afin de faire face aux défis réels dans le monde du Big Data.

Un Certificat qui élèvera vos horizons professionnels afin que vous puissiez rivaliser parmi les meilleurs dans le secteur de l'informatique"

Module 1. Traitement des données et Big Data avec Python

1.1. Utilisation de Python en matière de données

1.1.1. Python dans la science des données et l'analyse
1.1.2. Bibliothèques essentielles pour les données
1.1.3. Applications et exemples

1.2. Mise en place de l'environnement de développement Python

1.2.1. Installation de Python et des outils 
1.2.2. Configuration des environnements virtuels
1.2.3. Outils de Développement Intégré (IDE)

1.3. Variables, types de données et opérateurs Python

1.3.1. Variables et types de données primitifs
1.3.2. Structures de données
1.3.3. Opérateurs arithmétiques et logiques

1.4. Contrôle de flux : Conditionnelles et boucles

1.4.1. Structures de contrôle conditionnel (if, else, elif)
1.4.2. Boucles (for, while) et contrôle de flux
1.4.3. Compréhension de listes et expressions génératrices

1.5. Fonctions et modularité avec Python

1.5.1. Utilisation des fonctions
1.5.2. Paramètres, arguments et valeurs de retour
1.5.3. Modularité et réutilisation du code

1.6. Gestion des erreurs et des exceptions avec Python

1.6.1. Erreurs et exceptions
1.6.2. Gestion des exceptions avec try-except
1.6.3. Création des exceptions personnalisés

1.7. Outil IPython

1.7.1. Outil IPython
1.7.2. Utilisation d'IPython pour l'analyse des données
1.7.3. Différences avec l'interpréteur Python standard

1.8. Jupyter Notebooks

1.8.1. Jupyter Notebooks
1.8.2. Utilisation des blocs-notes pour l'analyse des données
1.8.3. Publication des blocs-notes Jupyter

1.9. Les meilleures techniques de codage Python

1.9.1. Style et conventions (PEP 8)
1.9.2. Documentation et commentaires
1.9.3. Stratégies de test et de débogage

1.10. Ressources et communautés Python

1.10.1. Ressources en ligne et documentation
1.10.2. Communautés et forums
1.10.3. Apprendre et mettre à jour en Python

Un Certificat sans horaires fixes et avec un programme d'études disponible dès le premier jour. Choisissez votre propre rythme d'apprentissage!"