Science des données
( 24 Modules )

module #1
Introduction à la science des données
Vue d'ensemble de la science des données, importance et applications

module #2
Processus de science des données
Comprendre le processus de science des données : définition du problème, collecte, nettoyage, analyse et visualisation des données

module #3
Python pour la science des données
Introduction au langage de programmation Python et à ses bibliothèques pour la science des données (NumPy, Pandas, etc.)

module #4
Prétraitement des données
Gestion des valeurs manquantes, normalisation des données, mise à l'échelle des fonctionnalités et transformation des données

module #5
Visualisation des données
Introduction à la visualisation des données à l'aide de Matplotlib et Seaborn

module #6
Statistiques descriptives
Mesures de tendance centrale, de variabilité et de distribution des données

module #7
Statistiques inférentielles
Tests d'hypothèses, intervalles de confiance et valeurs p

module #8
Analyse de régression
Régression linéaire simple et multiple, hypothèses de régression et évaluation du modèle

module #9
Ingénierie des fonctionnalités
Sélection, extraction et création de fonctionnalités techniques

module #10
Apprentissage supervisé
Introduction à l'apprentissage supervisé, à la classification et à la régression

module #11
Apprentissage non supervisé
Introduction à l'apprentissage non supervisé, au clustering et à la réduction de dimensionnalité

module #12
Évaluation du modèle
Métriques pour évaluer les performances du modèle, le surajustement et le sous-ajustement

module #13
Arbres de décision et forêts aléatoires
Introduction aux arbres de décision et aux forêts aléatoires, avantages et limites

module #14
Machines à vecteurs de support
Introduction aux machines à vecteurs de support, à l'astuce du noyau et aux types SVM

module #15
Réseaux de neurones
Introduction aux réseaux de neurones, au perceptron et au perceptron multicouche

module #16
Apprentissage en profondeur
Introduction à l'apprentissage en profondeur, aux réseaux de neurones convolutifs et aux réseaux de neurones récurrents

module #17
Traitement du langage naturel
Introduction au traitement du langage naturel, au prétraitement de texte et à la représentation de texte

module #18
Big Data et bases de données NoSQL
Introduction au big data, Écosystème Hadoop et bases de données NoSQL

module #19
Data Storytelling
Communication efficace des informations et des résultats à l'aide de la visualisation et de la narration des données

module #20
Outils et technologies de science des données
Introduction aux outils et technologies de science des données, aux notebooks Jupyter et à Git

module #21
Étude de cas 1 : Analyse de régression
Application de l'analyse de régression à un problème réel

module #22
Étude de cas 2 : Classification
Application des techniques de classification à un problème réel

module #23
Étude de cas 3 : Clustering
Application des techniques de clustering à un problème réel

module #24
Bilan et conclusion du cours
Planifier les prochaines étapes de la carrière en science des données

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