Objectifs :
Ce cours vous initiera aux bases de la programmation Python et d’en maîtriser les applications économiques en machine learning. Le cours proposera une introduction ou un approfondissement selon le niveau des étudiants.

Programme :
Variables, affectations, Entrées/Sorties.
Fonctions.
Instruction conditionnelle IF….ELIF… ELSE.
Booléens et chaines de caractères.
Boucles while.
Boucles For.
Les listes et les t-uplets.
Les dictionnaires.
Lecture-Écriture dans un fichier.
Prétraitement des données avec l’utilisation des bibliothèques numpy, pandas et sklearn.
Visualisation des données avec l’utilisation des bibliothèques matplotlib, plotly et seaborn.

Equipe pédagogique :
Hervé Hocquard

Méthode pédagogique :
Toutes les séances se dérouleront sur ordinateur avec Jupyter Notebook.

Compétences acquises à l'issue de la formation :
Initiation à Python, niveau 1 et 2. Prétraitement des données avec l’utilisation des bibliothèques numpy, pandas, sklearn, matplotlib, seaborn et plotly.
Méthode de la descente de gradient pour l’apprentissage supervisé…en route vers le machine learning.

Les Compétences et capacités visées à l'issue de la formation (fiches RNCP)

Arrêté du 22 février 2019 définissant les compétences des diplômés du doctorat et inscrivant le doctorat au répertoire national de la certification professionnelle. https://www.legifrance.gouv.fr/loda/id/JORFTEXT000038200990/

Bloc 1 : Conception et élaboration d’une démarche de recherche et développement, d’études et prospective

- Identifier et résoudre des problèmes complexes et nouveaux impliquant une pluralité de domaines, en mobilisant les connaissances et les savoir-faire les plus avancés

Bloc 2 : Mise en œuvre d’une démarche de recherche et développement, d’études et prospective

- Mettre en œuvre les méthodes et les outils de la recherche en lien avec l’innovation