L'analyse des données
( 24 Modules )

module #1
Introduction à l'analyse des données
Vue d'ensemble de l'analyse des données, de son importance et de ses applications

module #2
Types et sources de données
Types de données, sources de données et méthodes de collecte de données

module #3
Préparation et nettoyage des données
Importance du nettoyage des données, du traitement des valeurs manquantes et de la transformation des données

module #4
Principes de base de la visualisation des données
Introduction à la visualisation des données, types de tracés et bonnes pratiques

module #5
Statistiques descriptives
Mesures de tendance centrale, de variabilité et de distribution des données

module #6
Résumé et agrégation des données
Techniques d'agrégation, de regroupement et de résumé des données

module #7
Visualisation des données pour l'analyse univariée
Visualisation de variables uniques à l'aide d'histogrammes, de boîtes à moustaches, etc.

module #8
Visualisation des données pour l'analyse bivariée
Visualisation des relations entre deux variables à l'aide de nuages de points, etc.

module #9
Introduction aux statistiques inférentielles
Principes de base des statistiques inférentielles, échantillonnage distributions et intervalles de confiance

module #10
Tests d'hypothèses
Formulation d'hypothèses, types de tests et hypothèses de test

module #11
Intervalles de confiance et estimation
Construction d'intervalles de confiance et estimation des paramètres de population

module #12
ANOVA et analyse de régression
Analyse de la variance, régression simple et multiple et création de modèles

module #13
Analyse des séries chronologiques
Introduction à l'analyse des séries chronologiques, aux composants et à la création de modèles

module #14
Méthodes de prévision
Lissage exponentiel, ARIMA et autres techniques de prévision

module #15
Exploration de données et apprentissage automatique
Présentation de l'exploration de données, de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage supervisé

module #16
Algorithmes d'apprentissage supervisé
Arbres de décision, forêts aléatoires et autres algorithmes d'apprentissage supervisé

module #17
Algorithmes d'apprentissage non supervisé
Clustering, k-means et clustering hiérarchique

module #18
Analyse de texte et traitement du langage naturel
Introduction Analyse de texte, PNL et analyse des sentiments

module #19
Analyse de données avec Python
Utilisation de Python pour l'analyse de données, pandas, NumPy et Matplotlib

module #20
Analyse de données avec R
Utilisation de R pour l'analyse de données, la manipulation de données et la visualisation

module #21
Analyse de données avec Excel
Utilisation d'Excel pour l'analyse de données, les tableaux croisés dynamiques et les graphiques

module #22
Analyse de Big Data
Introduction au Big Data, Hadoop et Spark

module #23
Récit et communication de données
Communication efficace des informations et des résultats aux parties prenantes

module #24
Bilan et conclusion du cours
Planifier les prochaines étapes de votre carrière en analyse de données

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