Bootcamp Complet d'Analyste de Données : Des Bases aux Avancés

Aperçu

Êtes-vous prêt à vous lancer dans une carrière enrichissante en tant qu'analyste de données ? Que vous soyez débutant ou professionnel expérimenté cherchant à améliorer vos compétences, ce Bootcamp Complet d'Analyste de Données est votre solution tout-en-un.

Ce cours est soigneusement conçu pour vous équiper de tous les outils et techniques essentiels nécessaires pour exceller dans le domaine de l'analyse de données.

Programme

• Introduction à l'analyse des données
Comprendre le rôle d'un analyste de données
Vue d'ensemble du processus d'analyse des données
Compétences et outils clés pour l'analyse des données
• Collecte et prétraitement des données
Sources et types de données
Techniques de nettoyage des données
Gestion des données manquantes
Transformation et normalisation des données
• Analyse exploratoire des données (EDA)
Statistiques descriptives
Techniques de visualisation des données
Identification des motifs et des tendances
Détection des valeurs aberrantes
• Manipulation des données avec Python
Introduction à Python pour l'analyse des données
Utilisation de Pandas pour la manipulation des données
Nettoyage et préparation des données avec Python
• Introduction aux bases de données et SQL
Comprendre les bases de données et leur importance
Notions de base du SQL pour la récupération de données
SQL avancé pour la manipulation de données
Intégration du SQL dans les flux de travail d'analyse des données
• Visualisation des données et reporting
Principes d'une visualisation efficace des données
Utilisation de Matplotlib et Seaborn pour la visualisation des données
Création de visualisations interactives avec Tableau
Narration avec des données et génération de rapports
• Analyse statistique pour les analystes de données
Concepts statistiques fondamentaux
Tests d'hypothèses et intervalles de confiance
Analyse de régression
Analyse de la probabilité et des distributions
• Introduction à l'apprentissage automatique pour les analystes de données
Aperçu des concepts de l'apprentissage automatique
Apprentissage supervisé vs non supervisé
Construction de modèles prédictifs simples
Évaluation des performances des modèles
• Sujets avancés en analyse des données
Analyse des séries temporelles
Analyse de texte et traitement du langage naturel (NLP)
Aperçu des technologies Big Data
Éthique dans l'analyse des données
• Outils pour l'analyse des données
Aperçu de R pour l'analyse des données
Introduction à Excel pour le traitement des données
Exploitation des plateformes cloud pour le traitement des données (e.g., AWS, GCP)
• Projet de synthèse
Définir l'énoncé du problème
Collecte et nettoyage des données
Réalisation de l'analyse et de la visualisation
Présentation des résultats et des insights
• Développement de carrière pour les analystes de données
Construire un portfolio d'analyste de données
Stratégies de recherche d'emploi et réseautage
Préparer les entretiens pour analyste de données
Apprentissage continu et développement des compétences

Enseigné par

Krish Naik, Jayant Topnani and KRISHAI Technologies Private Limited

Sujets

Science des données