Permettre aux participants d'acquérir les compétences nécessaires pour analyser des jeux de données complexes de manière efficace et rapide en utilisant Python et des techniques de machine learning, afin de prendre des décisions basées sur les données.
Module 1 : Introduction à Python et à l'Analyse de Données
- Fondamentaux de Python : Syntaxe de base, structures de données, et bibliothèques essentielles (NumPy, pandas).
- Exploration des Données : Techniques pour explorer et comprendre les jeux de données.
- Nettoyage et Préparation des Données : Méthodes pour nettoyer, transformer et préparer les données pour l'analyse.
Module 2 : Techniques d'Analyse de Données avec Python
- Analyse Statistique : Principes de base de l'analyse statistique appliqués avec Python.
- Visualisation des Données : Utilisation de bibliothèques comme Matplotlib et Seaborn pour créer des visualisations informatives.
- Manipulation Avancée des Données : Techniques avancées pour manipuler et transformer les données avec pandas.
Module 3 : Introduction au Machine Learning
- Fondamentaux du Machine Learning : Concepts clés, types d'apprentissage (supervisé, non supervisé) et algorithmes courants.
- Préparation des Données pour le Machine Learning : Techniques de normalisation, encodage et division des données.
- Algorithmes de Base : Implémentation d'algorithmes de régression, classification et clustering avec Scikit-learn.
Module 4 : Applications Pratiques et Projets Réels
- Études de Cas Pratiques : Analyse de jeux de données réels en utilisant Python et machine learning.
- Développement de Modèles Prédictifs : Construction, évaluation et optimisation de modèles de machine learning.
- Déploiement de Modèles : Introduction aux concepts de déploiement de modèles dans des environnements de production.
- Projets Capstone : Réalisation d'un projet complet d'analyse de données et de machine learning de bout en bout.
Attestation de formation
Non certificiante
Sans niveau spécifique
