Permettre aux participants d'acquérir une expertise avancée en web analytics et tracking, afin de mesurer, analyser et optimiser la performance des sites web et des campagnes digitales.
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
