Analytique des données appliquée

Aperçu

Begin your journey with the Applied Data Analytics Specialization, designed for both beginners and professionals. This program equips you with essential skills in Python, SQL, and Power BI to analyze, visualize, and extract actionable insights.

Explore key concepts like data visualization, SQL queries, predictive modeling, and building dashboards. Through hands-on projects and case studies, gain the expertise to build predictive models, create dynamic dashboards, and solve business challenges effectively.

The specialization comprises four comprehensive courses:

Applied Data Analytics with Python and SQL:

Master data manipulation, querying, and analysis using Python and SQL. Python for Data Visualization and Analysis:

Learn to create impactful visuals and perform exploratory data analysis using Python libraries like Matplotlib, Seaborn, and Plotly.

Predictive Modeling with Python:

Develop and optimize machine learning models for actionable insights. Advanced Analytics with Power BI:

Leverage Power BI to create interactive dashboards and reports to derive actionable insights for making data-driven decisions.

By the end of this program, you’ll be ready to solve complex data challenges, deliver impactful insights, and advance your career in analytics. Join us to unlock the full potential of data and make meaningful contributions in any industry!

Programme

• **Cours 1 : Analyse de données appliquée avec Python et SQL**
• Introduction à l'analyse de données
• Introduction à Python pour l'analyse de données
Configuration de l'environnement Python
Structures de données : Listes, Dictionnaires, DataFrames
Manipulation de données avec Pandas
• SQL pour l'analyse de données
Introduction à la syntaxe SQL
Rédaction de requêtes SQL de base à avancées
Jonction et transformation de données avec SQL
• Application pratique et étude de cas
• **Cours 2 : Python pour la visualisation et l'analyse de données**
• Fondamentaux de la visualisation de données
Importance et principes des visualisations efficaces
Choisir le bon type de graphique
• Visualisation de données avec Matplotlib
Création de graphiques de base
Personnalisation et stylisation des graphiques
• Visualisations avancées avec Seaborn et Plotly
Création de graphiques statistiques complexes avec Seaborn
Visualisations interactives avec Plotly
• Analyse exploratoire de données
Techniques de synthèse de données
Identification des tendances et des modèles
Projet pratique d'analyse exploratoire
• **Cours 3 : Modélisation prédictive avec Python**
• Introduction à l'apprentissage automatique
Types d'apprentissage automatique : supervisé vs non supervisé
Prétraitement des données et ingénierie des caractéristiques
• Construction de modèles prédictifs
Régression linéaire et logistique
Arbres de décision et forêts aléatoires
Évaluation des modèles et mesures de performance
• Sujets avancés en modélisation prédictive
Réglage des hyperparamètres et optimisation des modèles
Introduction aux réseaux neuronaux
• Projet de modélisation prédictive
• **Cours 4 : Analyse avancée avec Power BI**
• Introduction à Power BI
Interface et flux de travail Power BI
Connexion aux sources de données
• Transformation et modélisation des données
Nettoyage et mise en forme des données
Création de relations entre les ensembles de données
• Création de tableaux de bord interactifs
Conception et personnalisation des rapports
Mise en œuvre de visualisations avancées
• Fonctions avancées de Power BI
Expressions DAX et mesures calculées
Service Power BI et partage des tableaux de bord
• Projet final : Développement d'une solution analytique complète
• **Achèvement du programme et avancement de carrière**
• Intégration des compétences pour des solutions analytiques complètes
• Études de cas et applications réelles
• Possibilités de carrière dans l'analyse de données

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Enseigné par

Edureka

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Matières

Data Science