Une introduction douce à la science des données

Aperçu

Rejoignez-nous pour "Une Introduction Douce à la Science des Données", où vous explorerez les éléments essentiels de la science des données. Ce cours vous guide à travers l'évolution et l'impact de l'IA, avec des pratiques de machine learning pratiques utilisant Python.

Parfait pour les aspirants data scientist, le cours couvre :

• Concepts clés de la science des données
• Applications de résolution de problèmes
• Outils et bibliothèques Python essentiels

Améliorez votre compréhension et vos compétences dans le domaine en pleine croissance de la science des données grâce aux insights fournis par une université de renom et disponibles sur YouTube.

Ne manquez pas cette opportunité de construire une base solide dans l'une des disciplines les plus dynamiques et précieuses d'aujourd'hui.

Programme

• Introduction à la science des données
Aperçu de la science des données et de son impact
Rôle de l'IA dans la science des données
Applications concrètes de la science des données
• Méthodologie de la science des données
Compréhension du processus de la science des données
Formulation des problèmes et génération d'hypothèses
Prise de décisions basées sur les données
• Collecte et nettoyage des données
Types de données : structurées et non structurées
Techniques 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 perspectives
• Introduction à Python pour la science des données
Bases de Python et configuration
Notebooks Jupyter
• Bibliothèques Python essentielles
NumPy pour les données numériques
Pandas pour la manipulation de données
Matplotlib et Seaborn pour la visualisation des données
• Introduction à l'apprentissage automatique
Apprentissage supervisé vs non supervisé
Sélection et évaluation des modèles
Surapprentissage et sous-apprentissage
• Apprentissage automatique pratique en Python
Bases de Scikit-learn
Construction de modèles de régression linéaire simples
Classification avec arbres de décision et régression logistique
• Éthique de la science des données
Importance de l'éthique dans la science des données
Confidentialité et sécurité des données
Biais et équité dans l'IA
• Projet de synthèse
Définir un problème basé sur les données
Appliquer l'ensemble du processus de science des données
Présenter les résultats et les perspectives

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Conférences