Science des données pour les professionnels du business

Aperçu

In today’s fast-paced digital economy, data is at the heart of every decision, making Data Science one of the most in-demand fields. Whether you are looking to enter the field of Data Science , improve your business analysis skills, or apply Machine Learning techniques to solve business challenges, this course will provide you with the essential knowledge to excel.

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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Matières

Data Science