Fondations de la science des données et méthodes statistiques

Aperçu

In this course, you will gain a comprehensive understanding of data science and its key statistical methods. Data science plays a crucial role in making data-driven decisions in today's business, technology, and research environments.

You will develop essential skills such as data exploration, collection, and statistical analysis, helping you draw meaningful insights from datasets. By applying these skills, you will be well-equipped to handle complex data challenges in real-world scenarios.

This course combines theoretical concepts with practical applications to ensure learners are prepared for hands-on data analysis tasks. Through practical exercises, you'll be able to apply these methods to solve real-world data problems effectively.

Ideal for individuals new to the field, this course will benefit aspiring data scientists, analysts, and anyone interested in understanding the power of data. No prior experience is required, making it accessible to those starting their data science journey.

This course is part one of a three-course Specialization designed to provide a comprehensive learning pathway in this subject area. While it delivers standalone value and practical skills, learners seeking a more integrated and in-depth progression may benefit from completing the full Specialization.

From CompTIA DataX Study Guide Copyright © 2024 by John Wiley & Sons, Inc. All rights, including for text and data mining, AI training, and similar technologies, are reserved.

Used by arrangement with John Wiley & Sons, Inc.

Programme

• Qu'est-ce que la science des données?
Dans cette section, nous définissons la science des données, la différencions de l'apprentissage automatique (ML) et de l'intelligence artificielle (IA), examinons des applications clés dans le monde réel, et discutons des meilleures pratiques tout au long du cycle de vie de la science des données.
• Mathématiques et Méthodes statistiques
Dans cette section, nous couvrons les mathématiques essentielles pour la science des données, incluant le calcul, les distributions de probabilité, les statistiques inférentielles, et l'algèbre linéaire, en mettant en évidence leurs rôles dans l'analyse des données, la modélisation, et le développement d'algorithmes.
• Collecte et Stockage de données
Dans cette section, nous identifions les sources de données courantes, expliquons les méthodes d'acquisition et d'ingestion de données telles que le traitement par lots et le streaming, et évaluons des solutions de stockage structuré et non structuré pour une gestion et une analyse des données efficaces.
• Exploration et Analyse de données
Dans cette section, nous explorons les techniques d'Analyse Exploratoire des Données (EDA) pour différents types de variables, interprétons des visualisations de données courantes, et abordons les problèmes fréquents de qualité des données essentiels pour une analyse robuste en science des données.

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Enseigné par

Wiley-Expert Edge Course Instructors

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Matières

Data Science