Science des données pour les professionnels du business

Aperçu

Dans l'économie numérique rapide d'aujourd'hui, les données sont au cœur de chaque décision, faisant de la science des données l'un des domaines les plus recherchés. Que vous souhaitiez entrer dans le domaine de la science des données, améliorer vos compétences en analyse commerciale ou appliquer des techniques d'apprentissage automatique pour résoudre des défis commerciaux, ce cours vous fournira les connaissances essentielles pour exceller.

Programme

• Introduction à la science des données
Aperçu de la science des données et de son importance dans les affaires
Rôles clés et compétences en science des données
• Collecte et gestion des données
Types de données : structurées vs non structurées
Techniques et sources de collecte de données
Nettoyage et prétraitement des données
• Analyse exploratoire des données (EDA)
Statistiques descriptives
Techniques de visualisation des données
Identification des motifs et des valeurs aberrantes dans les données
• Introduction à l'apprentissage automatique
Apprentissage supervisé vs non supervisé
Algorithmes courants : régression linéaire, arbres de décision, regroupement
Évaluation et validation des modèles
• Application de l'apprentissage automatique aux affaires
Études de cas d'apprentissage automatique dans des contextes commerciaux
Résoudre des défis commerciaux avec des modèles prédictifs
Déploiement et maintenance des modèles
• Analyse commerciale
Indicateurs clés de performance et métriques
Création de tableaux de bord et récit de données
Analyse de scénarios et support à la prise de décision
• Prise de décision basée sur les données
Création de stratégies commerciales basées sur les données
Communication des insights de données aux parties prenantes
Considérations éthiques dans l'utilisation des données
• Outils et technologies en science des données
Aperçu des outils populaires de la science des données : Python, R, SQL
Introduction aux plateformes logicielles pour l'analyse commerciale (par ex., Tableau, Power BI)
• Projet de synthèse
Analyse d'un ensemble de données commerciales réel
Résolution de problèmes en utilisant des techniques de science des données
Présentation et interprétation des résultats à un public professionnel

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Sujets

Science des données