Data Science

À propos du cours

Former les apprenants à collecter, analyser et interpréter des données afin d’aider à la prise de décision stratégique grâce aux outils et techniques de la Data Science.

Contenu du cours

3. Outils de la Data Science : Python, Jupyter et bibliothèques essentielles
Découvrir et utiliser les outils de travail du data scientist : Python, Jupyter Notebook, NumPy, Pandas, Matplotlib.

1. Introduction à la Data Science et aux Big Data
Comprendre les concepts fondamentaux, les domaines d’application et le rôle du data scientist.

2. Statistiques et probabilités appliquées à la Data Science
Maîtriser les bases statistiques indispensables à l’analyse de données (moyenne, variance, corrélation, distributions, etc.).

4. Collecte et préparation des données (Data Wrangling)
Nettoyer, transformer et structurer les données pour les rendre exploitables.

5. Visualisation de données et storytelling
Créer des visualisations efficaces avec Matplotlib, Seaborn ou Power BI et apprendre à raconter une histoire à partir des données.

6. Bases de données et langage SQL
Comprendre la structure des bases de données relationnelles et manipuler les données avec SQL.

7. Introduction au Machine Learning
Découvrir les principes du Machine Learning : supervision, non-supervision, modèles de régression et de classification.

8. Modélisation et évaluation des performances
Construire, tester et évaluer des modèles prédictifs à l’aide de bibliothèques comme Scikit-learn.

9. Data Engineering et gestion des flux de données
Comprendre les pipelines de données, l’automatisation et les outils de traitement massif (Apache, Spark, etc.).

10. Intelligence Artificielle et Deep Learning (introduction)
Explorer les concepts de réseaux de neurones et leurs applications pratiques avec TensorFlow ou PyTorch.

11. Éthique, sécurité et gouvernance des données
Comprendre les enjeux de confidentialité, d’éthique et de conformité liés à l’utilisation des données.

12. Projet final – Analyse et présentation d’un cas réel
Réaliser un projet complet : collecte, traitement, analyse et visualisation de données pour un problème réel (marketing, finance, santé, etc.).

Notes et avis de l’apprenant

Encore aucun avis !

À propos du cours

Qu’allez-vous apprendre ?

Contenu du cours

3. Outils de la Data Science : Python, Jupyter et bibliothèques essentielles
Découvrir et utiliser les outils de travail du data scientist : Python, Jupyter Notebook, NumPy, Pandas, Matplotlib.

1. Introduction à la Data Science et aux Big Data
Comprendre les concepts fondamentaux, les domaines d’application et le rôle du data scientist.

2. Statistiques et probabilités appliquées à la Data Science
Maîtriser les bases statistiques indispensables à l’analyse de données (moyenne, variance, corrélation, distributions, etc.).

4. Collecte et préparation des données (Data Wrangling)
Nettoyer, transformer et structurer les données pour les rendre exploitables.

5. Visualisation de données et storytelling
Créer des visualisations efficaces avec Matplotlib, Seaborn ou Power BI et apprendre à raconter une histoire à partir des données.

6. Bases de données et langage SQL
Comprendre la structure des bases de données relationnelles et manipuler les données avec SQL.

7. Introduction au Machine Learning
Découvrir les principes du Machine Learning : supervision, non-supervision, modèles de régression et de classification.

8. Modélisation et évaluation des performances
Construire, tester et évaluer des modèles prédictifs à l’aide de bibliothèques comme Scikit-learn.

9. Data Engineering et gestion des flux de données
Comprendre les pipelines de données, l’automatisation et les outils de traitement massif (Apache, Spark, etc.).

10. Intelligence Artificielle et Deep Learning (introduction)
Explorer les concepts de réseaux de neurones et leurs applications pratiques avec TensorFlow ou PyTorch.

11. Éthique, sécurité et gouvernance des données
Comprendre les enjeux de confidentialité, d’éthique et de conformité liés à l’utilisation des données.

12. Projet final – Analyse et présentation d’un cas réel
Réaliser un projet complet : collecte, traitement, analyse et visualisation de données pour un problème réel (marketing, finance, santé, etc.).

Devenir Formateur ?

Rejoignez des milliers de professeurs et gagnez de l’argent sans tracas !

plateforme e-learning moderne

INFOS

Contactez-nous

À propos du cours

Qu’allez-vous apprendre ?

Contenu du cours

3. Outils de la Data Science : Python, Jupyter et bibliothèques essentielles Découvrir et utiliser les outils de travail du data scientist : Python, Jupyter Notebook, NumPy, Pandas, Matplotlib.

1. Introduction à la Data Science et aux Big Data Comprendre les concepts fondamentaux, les domaines d’application et le rôle du data scientist.

2. Statistiques et probabilités appliquées à la Data Science Maîtriser les bases statistiques indispensables à l’analyse de données (moyenne, variance, corrélation, distributions, etc.).

4. Collecte et préparation des données (Data Wrangling) Nettoyer, transformer et structurer les données pour les rendre exploitables.

5. Visualisation de données et storytelling Créer des visualisations efficaces avec Matplotlib, Seaborn ou Power BI et apprendre à raconter une histoire à partir des données.

6. Bases de données et langage SQL Comprendre la structure des bases de données relationnelles et manipuler les données avec SQL.

7. Introduction au Machine Learning Découvrir les principes du Machine Learning : supervision, non-supervision, modèles de régression et de classification.

8. Modélisation et évaluation des performances Construire, tester et évaluer des modèles prédictifs à l’aide de bibliothèques comme Scikit-learn.

9. Data Engineering et gestion des flux de données Comprendre les pipelines de données, l’automatisation et les outils de traitement massif (Apache, Spark, etc.).

10. Intelligence Artificielle et Deep Learning (introduction) Explorer les concepts de réseaux de neurones et leurs applications pratiques avec TensorFlow ou PyTorch.

11. Éthique, sécurité et gouvernance des données Comprendre les enjeux de confidentialité, d’éthique et de conformité liés à l’utilisation des données.

12. Projet final – Analyse et présentation d’un cas réel Réaliser un projet complet : collecte, traitement, analyse et visualisation de données pour un problème réel (marketing, finance, santé, etc.).

Notes et avis de l’apprenant

Devenir Formateur ?

Rejoignez des milliers de professeurs et gagnez de l’argent sans tracas !

plateforme e-learning moderne

INFOS

Contactez-nous

3. Outils de la Data Science : Python, Jupyter et bibliothèques essentielles
Découvrir et utiliser les outils de travail du data scientist : Python, Jupyter Notebook, NumPy, Pandas, Matplotlib.

1. Introduction à la Data Science et aux Big Data
Comprendre les concepts fondamentaux, les domaines d’application et le rôle du data scientist.

2. Statistiques et probabilités appliquées à la Data Science
Maîtriser les bases statistiques indispensables à l’analyse de données (moyenne, variance, corrélation, distributions, etc.).

4. Collecte et préparation des données (Data Wrangling)
Nettoyer, transformer et structurer les données pour les rendre exploitables.

5. Visualisation de données et storytelling
Créer des visualisations efficaces avec Matplotlib, Seaborn ou Power BI et apprendre à raconter une histoire à partir des données.

6. Bases de données et langage SQL
Comprendre la structure des bases de données relationnelles et manipuler les données avec SQL.

7. Introduction au Machine Learning
Découvrir les principes du Machine Learning : supervision, non-supervision, modèles de régression et de classification.

8. Modélisation et évaluation des performances
Construire, tester et évaluer des modèles prédictifs à l’aide de bibliothèques comme Scikit-learn.

9. Data Engineering et gestion des flux de données
Comprendre les pipelines de données, l’automatisation et les outils de traitement massif (Apache, Spark, etc.).

10. Intelligence Artificielle et Deep Learning (introduction)
Explorer les concepts de réseaux de neurones et leurs applications pratiques avec TensorFlow ou PyTorch.

11. Éthique, sécurité et gouvernance des données
Comprendre les enjeux de confidentialité, d’éthique et de conformité liés à l’utilisation des données.

12. Projet final – Analyse et présentation d’un cas réel
Réaliser un projet complet : collecte, traitement, analyse et visualisation de données pour un problème réel (marketing, finance, santé, etc.).