Analytique des données appliquée

Aperçu

Commencez votre parcours avec la spécialisation en Analyse de Données Appliquée, conçue pour les débutants et les professionnels. Ce programme vous dote de compétences essentielles en Python, SQL et Power BI pour analyser, visualiser et extraire des insights exploitables.

Explorez des concepts clés tels que la visualisation de données, les requêtes SQL, la modélisation prédictive et la création de tableaux de bord. Grâce à des projets pratiques et des études de cas, acquérez l'expertise pour construire des modèles prédictifs, créer des tableaux de bord dynamiques et résoudre efficacement les défis commerciaux.

La spécialisation comprend quatre cours complets :

Analyse de Données Appliquée avec Python et SQL :

Maîtrisez la manipulation, l'interrogation et l'analyse des données en utilisant Python et SQL. Python pour la Visualisation et l'Analyse de Données :

Apprenez à créer des visuels percutants et à réaliser une analyse exploratoire des données en utilisant des bibliothèques Python comme Matplotlib, Seaborn et Plotly.

Modélisation Prédictive avec Python :

Développez et optimisez des modèles d'apprentissage automatique pour obtenir des insights exploitables. Analytique Avancée avec Power BI :

Exploitez Power BI pour créer des tableaux de bord interactifs et des rapports afin de tirer des insights exploitables pour prendre des décisions basées sur les données.

À la fin de ce programme, vous serez prêt à résoudre des défis complexes liés aux données, à délivrer des insights percutants et à progresser dans votre carrière en analytique. Rejoignez-nous pour libérer le plein potentiel des données et apporter des contributions significatives dans n'importe quelle industrie !

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

Enseigné par

Edureka

Sujets

Science des données