Aperçu
Déverrouillez des techniques statistiques avancées pour la science des données et l'analyse commerciale.
Programme
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- 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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