Formation Python scientifique

"Une excellente formation aux derniers aspects de Python pour la data science."

"Le formateur s'adapte parfaitement au niveau de chacun et adapte le contenu aux souhaits des stagiaires."

"Très bon formateur, formation intéressante et sur beaucoup de sujets variés."

"Bonne formation, permet d'avoir une vue globale des différentes applications scientifiques de Python"

"Formation en petit groupe très complète sur le data science en Python"

"Très bonne formation de par son programme très riche et de par la qualité du formateur. Très investi et à l'écoute de nos besoins, il a adapté "à la volée" le contenu de la formation en fonction de nos souhaits et de notre niveau. Merci !" 

"La semaine de formation Python scientifique dispensée au Cerema a été très profitable pour mon équipe. La formatrice, Mme Mathieu, a très exactement répondu à ce que j'attendais de cette formation, sa pédagogie et son large champ de compétences nous ont été très profitables. Mon équipe repart avec de nombreuses idées de projets en tête."

"Excellente pédagogie de la formatrice. Les excellents exemples aident à une parfaite compréhension des sujets pourtant pointus."

"Cette formation est un très bon condensé d'outils, de conseils et d'expertise pour explorer sérieusement nos données."

"Très bonne formation, formateur à l'écoute. Je recommande cette formation avec les yeux fermés." 

"Bonne formation pour s'initier au Python scientifique dans un esprit libriste. Formatrices claires, compétentes et à l'écoute du public, très bons supports de cours Bonne alternance entre présentation des concepts théoriques et mise en pratique dans des exercices interactifs."

"Excellent formateur qui adapte le programme et les exercices en cours de formation. Les supports fournis sont denses et les technologies Python couvertes sont très intéressantes pour améliorer des traitements existants." 

"Bonne formation pour comprendre en introduction l'utilisation des différentes librairies de Python pour l'analyse des données." 

"Très bonne formation qui permet d'obtenir un socle solide sur la Scipy Stack et une bonne vue d'ensemble des librairies liées à la data sience." 

"Cette formation clair et complète est parfaitement adaptée aux professions scientifiques fondamentales et appliquées avec des besoins en traitement de données, mais manquant de compétence en développement python…"

"Découverte des nombreuses bibliothèques disponibles, TPs intéressants, approfondissement python." 

"Je recommande fortement cette formation. Le contenu est très riche. Gael a été un formateur très à l'écoute des besoins du groupe. Les supports de cours sont très bons et très nombreux, merci."

"Le formateur était très compétent et sympathique."

" La couverture globale des sujets. La formation donne assez rapidement pas mal d'outils et de bonne pratiques pour améliorer sa pratique de Python. Très bonne ouverture sur le Machine Learning, super intéressant, et assez complet ! "

" Cours structuré s et clairs. Rythme adapté aux participants. Ratio TP/cours très bien. "

" Le format notebook, classé par thématiques, qui se trouve être très pratique pour aller rechercher des informations ou des bouts de code. "

" La diversité des bibliothèques vues et testées et en plus il y a une "personnalisation" de la formation. "

" La formatrice a bien su s'adapter à nos besoins. Les supports étaient clairs et nous avons pu avoir un bon aperçu des possibilités des différentes bibliothèques scientifiques. "

" Les mises en pratique, le document de présentation bien structuré facile à suivre, formateur disponible. "

" Sur mesure, adaptée aux besoins que l'on a. Formatrice dynamique et disponible pour répondre à toutes les questions. "

" Intéractivité, contenu discuté avant la formation et donc adapté au besoin, nombreux exemples, souci de la formatrice de s'adapter au plus près de notre métier avec des exemples, recherche bibliothèques, formation dynamique et bien rythmé. "

" Formation bien adaptée à un public non débutant, complète et variée. "

" L'expertise et la pédagogie de la formatrice sont au top. Le sujet passionnant :-) "

" La formation s'adapte à nos besoins (ex : utilisation de Pycharm). Elle permet de découvrir le Machine learning (connaissance qui pourrait être en partie utilisée dans mon entreprise). Formation bien construite, dimensionnée et organisée. "

" Clarté des différents supports et des applications qui viennent compléter les informations reçues dans les supports. Cette formation avait était demandé depuis plusieurs années dans mon entreprise, j'ai donc eu le temps d'utiliser les concepts de bibliothèque scientifiques hors machine learning. Néanmoins cette formation va me permettre de réutiliser les supports et les codes d'application de cette formation par moi-même au sein de mon entreprise et de faire globalement évoluer les compétences de mes collègues dans mon entreprise. De plus elle m'a conforté dans l'utilisation des différentes librairies, la compréhension des commandes et de ce qu'il y a derrière ce qui est un grand pas pour moi pour être plus autonome. la partie machine learning plus difficile à appréhender conceptuellement/intellectuellement mais le complément support et application sans codes aide beaucoup. le fait que les codes soient déjà implantés et l'on doit en comprendre l'utilisation le but des impacts de différents paramètres est plus agréable pour la fin de la formation plutôt que de coder ce qui ne nous apporterait pas forcément grand chose. "

" Le formateur maitrise totalement son sujet et est un passionné. Il prend le temps pour réexpliquer si besoin, et s'adapte au niveau de chacun. "

"Avoir une vue générale sur les différents outils Python orientés traitement de l'information. "

" Applications pratiques à des jeux de données Bonne alternance entre théorie et pratique. "

" La partie exercice permet de bien pratique et de bien comprendre l’utilité des librairies. "

" Bien adaptée aux nombreux problèmes auxquels je suis confronté. La formatrice est vraiment excellente et le niveau de profondeur est parfait car on retient les briques nécessaires pour ensuite pouvoir approfondir. "

" Formation exhaustive sur la Datascience. Elle permet d'avoir les points-clés pour entamer le domaine de la datascience. Avoir une vision sur l'application de la DataScience dans le domaine professionnel. "

" Le formateur est très pédagogue et prend le temps de bien répondre à nos questions. Le rythme de la formation est optimal. La formation est très agréable à suivre. "

" Le formateur, Gaël est passionné, clair et patient. "

" Très large panel de sujets traités, mise en application. Formateur sympa, très compétent et motivé. "

" Le formateur est très compétent, il s'adapte à nos besoins et à notre niveau. Le support de cours, les exemples. "

" La diversité des sujets abordés. La pertinence des cours et exercices pratiqués. La compétence et pédagogie du formateur. "

" Bonne structure et formatrices maîtrisant le sujet. "

" Large vu des possibilités de Python et des librairies ; Formateur qui s'adapte aux souhaits des stagiaires. "

" Passage en revue très complet de Python pour l'usage des librairies scientifiques, beaucoup de cas appliqués qui permettent vraiment d'utiliser les méthodes directement au quotidien. "

" Excellent formateur. "

" Couverture très large de l'état de l'art donne énormément de clefs et d'idées sur ce dont sont capables les outils modernes de data science. Formateur à l'écoute et très dynamique, de très bons supports de cours (présentations, notebook…). "

" Très bon formateur et programme adapté pour un large panel de personnes. "

" Les supports de cours interactifs via le jupyter notebook sont une très bonne idée, la mise en pratique directe permet de retenir rapidement. Les supports de cours supplémentaires permettant de prolonger la formation, c’est une bonne chose. "

" L'utilisation de Notebook Jupiter durant la formation permet une forte interactivité entre le formateur et les participants. Le formateur a su adapter la formation selon les besoins de chacun et nous fournir les documents mis à jour à l'issue de la formation. J'ai apprécié les échanges avec le formateur qui maîtrise bien son sujet et est très curieux de nature. "

" La formation présente un spectre assez complet de l'écosystème qui constitue la data science. Ensuite, sa structure (cours théoriques et pratiques) vous permet de mettre en œuvre facilement ce que vous avez appris. L'attitude toujours prête et la connaissance du sujet du formateur, constituent un autre des points forts de cette formation. "

" Grande disponibilité de la formatrice pour s'adapter à mon niveau (débutant en python). "

" Excellent panorama des possibilités, beaucoup d'opportunités en perspective grâce à la formation. "

" Bien adaptée pour le calcul scientifique, partie numpy, pandas.. "

" Bon aperçu des possibilités offertes par les techniques abordées. "

" Les exercices sous forme de notebook jupyter sont très appréciables, claires et couvrent un spectre assez large d'exemples. "

" Formateur très compétent et sympathique de surcroit. "

" Le formateur a adapté le contenu de la formation au jour le jour en fonction de nos attentes. "

" Formateur compétent, à l'écoute, très dynamique, prêt à remanier les TP pour s'adapter parfaitement à nos besoins. "

" Support de cours et de travaux pratique très agréable Cas pratique adapté à nos besoins, explication très claire et très complète. "

" Mon besoin au niveau de cette formation était d'avoir une vue globale du Machine Learning et du Deep Learning et l'objectif a été pleinement accompli."

" La rapidité de mise en place, les résultats, la thématique fascinante. "

" L'usage des notebooks jupyter comme support de formation est très pertinent. Cela permet d'avoir un support visuel interactif que l'on peut reprendre après la formation. "

" Formation riche en informations, très utile. "

" La durée de 5 jours permet de prendre le temps pour voir l'ensemble des objectifs du programme. Nous sommes en petit groupe et chacun peut exprimer son besoin afin que tout le monde y trouve son compte. Nous disposons de beaucoup de supports de formation très riches et très complets. "

" Contenu riche. Nombreux exemples. Ouverture vers de nombreuses librairies. Formateur motivé et dynamique! "

" Beaucoup d'applications et mise en œuvre direct avec formateur dynamique et à l'écoute. "

" Une formation claire et efficace dont la pédagogie était très adapté (c'est rare!), j'ai donc bien compris une bonne partie de ce qui a été abordé. J'avoue que j'aurais aimé continuer! "

" Le formateur était très compétent et sympathique. "

" Le formateur est patient, à l'écoute. Beaucoup de pratiques. Conseil individuel pour mieux répondre aux attentes de chacun. "

" Le socle essentiel (Numpy, SciPy, Pandas et Matplotlib) est bien abordé et assimilé. Excellents supports de cours que je pourrais réutiliser pour me rafraîchir la mémoire. "

" le formateur connaît très bien le sujet et sait l'expliquer. "

" Le formateur maîtrise le sujet. Il était toujours à l’écoute, et disponible même après les horaires officiels de la formation pour résoudre nos doutes ou pour aborder un cas particulier. "

" Nous avons un panorama complet des différentes librairies disponibles en data science. Les exercices sous forme de note book sont un bon format de cours, facile à suivre et qui nous aideront beaucoup par la suite pour s'exercer et se perfectionner. "

" J'ai particulièrement apprécié la démonstration concrète lors des exercices de l'utilisation des différents environnements virtuels Conda et l'utilisation des Notebooks Jupyter. Ainsi que la manipulation des différentes bibliothèques scientifiques pour lesquelles les Notebooks nous permettent de repartir de la formation avec des exemples concrets que l'on peut adapter à nos données. "

" Le support de formation est très convivial, l'utilisation des Notebook permet facilement de jongler entre les énoncés, le code, les solutions. Daphné a su répondre à toutes nos questions, en étant claire et très disponible. Nous avons abordé de nombreuses bibliothèques, certaines dans le détail, d'autres un peu moins mais Daphné a su s'adapter à nos besoins. "

" Utilisation de jupyter notebook pour les exercices Exemples clairs, concis et de difficultés adaptées au niveau. "

" Les nombreux exercices pratiques, la diversité des outils utilisés, les pistes pour approfondir et les compétences de la formatrice ! "

" Bon support de cours (Jupyter notebook) qui permet de suivre l'explication et faire tout de suite d'exercices de mise en pratique. Très utiles les solutions aussi pour ne pas rester bloqué. "

" Une vision plus globale des possibilités offertes par le langage python (appui sur des librairies, conception du code). "

" Adaptée à notre demande de scientifique exemples clairs formatrice dynamique et compétente. "

" Contenu intéressant qui couvre bien l'utilisation des librairies scientifiques python avec des exercices. Explications claires et très disponibles "

" Bonne maîtrise du sujet de la part du formateur. "

" Clarté et pertinence. "

" Très complète sur les différentes bibliothèques disponibles et leur utilisation. Nombreux exemples, beaucoup de pratique. "

" Bon passage en revue des librairies Numpy, SciPy, Pandas et Matplotlib. Bonne adaptation aux demandes des participants. "

" Formateur très dynamique qui se montre très pédagogue. "

" Formateur compétent et sympathique, ayant un bon sens pédagogique. "

" Une bonne couverture de l'utilisation de Python pour les sujets autour de la gestion des données : collecte, représentation/visualisation, interpolation Des technologies modernes : réseaux de neurones, calcul parallèle avec RabbitMQ. "

" Variété des exercices, des exemples, dynamisme du professeur. "

" Très grande adaptabilité de la formation. Réponses très précises données aux questions posées avec régulièrement des exemples proposés pour illustrer la réponse. "

" Formatrice avec une double compétence théorique et développement. Échanges riches sur les méthodes, présentations synthétiques et vulgarisée des notions clés. "

" Les compétences transversales de la formatrice. "

" De nombreux sujets abordés et un bon aperçu de ce qu'on pourra utiliser dans notre travail. "

" La formatrice était claire, dynamique et a su s'adapter au niveau de chacun des stagiaires. Les subtilités du langage ont été traitées, ce qui me permettra d'éviter des points sur lesquels j'aurais pu faire des erreurs dans l'avenir. "

" Excellents supports pour les TP notebook. Bon supports de cours Formatrice très dynamique et avec une maitrise impressionnante des différentes possibilités de python. "

" Introduction à chacun des aspects avec les clés pour aller plus loin. Très bon panorama de l'univers Python scientifique. Excellente présentation du parallélisme. "

" Bonne adaptabilité de la formation par rapport au niveau des utilisateurs. "

" La mise en pratique qui permet de bien ancrer les principes. "