Former des spécialistes capables d'analyser des données complexes, de développer des modèles prédictifs et de fournir des insights exploitables pour soutenir la prise de décision basée sur les données.
- Introduction au Data Science : Définitions, processus et applications.
- Python pour Data Science : Utilisation de Python et ses bibliothèques (NumPy, pandas, scikit-learn).
- Visualisation des Données : Création de graphiques et visualisations avec Matplotlib et Seaborn.
Module 2 : Exploration et Préparation des Données
- Exploration des Données : Techniques pour comprendre et explorer les jeux de données.
- Nettoyage des Données : Traitement des valeurs manquantes, des données aberrantes et normalisation des données.
- Feature Engineering : Création de nouvelles variables pertinentes pour les modèles prédictifs.
Module 3 : Modélisation et Machine Learning
- Apprentissage Supervisé : Régression, classification et techniques d'évaluation de modèles.
- Apprentissage Non Supervisé : Clustering, réduction de dimensionnalité et détection d'anomalies.
- Validation de Modèles : Techniques de validation croisée et d'optimisation des hyperparamètres.
Module 4 : Applications Pratiques et Projets
- Projets de Data Science : Application des compétences acquises à des projets pratiques.
- Communication des Résultats : Présentation et visualisation des résultats pour des audiences non techniques.
- Éthique et Gestion des Données : Considérations éthiques et bonnes pratiques dans la manipulation et l'utilisation des données
Attestation de formation
Non certificiante
Sans niveau spécifique
