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Débute 4 July 2025 02:33

Se termine 4 July 2025

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Le Zen de la Science des Données - Naviguer à travers les Concepts Fondamentaux et la Complexité

Découvrez les concepts clés et les connaissances stratégiques en science des données, en apprentissage automatique et en analytique, tout en apprenant à naviguer dans leur complexité et à distinguer les principes fondamentaux des détails périphériques.
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Aperçu

Découvrez les concepts clés et les connaissances stratégiques en science des données, en apprentissage automatique et en analytique, tout en apprenant à naviguer dans leur complexité et à distinguer les principes fondamentaux des détails périphériques.

Programme

  • Introduction à la Data Science
  • Aperçu de la Data Science et son Importance
    Le Cycle de Vie de la Data Science
    Concepts Clés et Terminologie
  • Outils et Technologies Essentielles
  • Langages de Programmation (Python, R)
    Manipulation de Données avec Pandas et SQL
    Outils de Visualisation des Données (Matplotlib, Seaborn, Tableau)
  • Comprendre et Préparer les Données
  • Techniques de Collecte de Données
    Nettoyage et Prétraitement des Données
    Gestion des Données Manquantes et des Valeurs Aberrantes
  • Analyse Exploratoire des Données (EDA)
  • Techniques pour l'EDA
    Identifier les Modèles et Anomalies
    Meilleures Pratiques de Visualisation des Données
  • Concepts de Base de l'Apprentissage Automatique
  • Apprentissage Supervisé vs. Non Supervisé
    Algorithmes Clés (Régression Linéaire, Arbres de Décision, K-Means)
    Techniques d'Évaluation et de Validation des Modèles
  • Naviguer dans la Complexité de l'Apprentissage Automatique
  • Sélection et Ingénierie des Caractéristiques
    Réglage des Hyperparamètres
    Gestion de la Complexité des Modèles pour Éviter le Surapprentissage
  • Sujets Avancés en Apprentissage Automatique
  • Méthodes d'Ensemble (Bagging, Boosting)
    Réseaux Neurones et Apprentissage Profond
    Bases de l'Apprentissage par Renforcement
  • Perspectives Stratégiques en Data Science
  • Mise en Œuvre de la Data Science dans les Organisations
    Navigation des Aspects Éthiques et des Biais dans les Données
    Communiquer Efficacement les Informations Issues des Données
  • Études de Cas et Applications
  • Projets de Data Science Réels
    Applications de la Data Science Spécifiques à un Secteur
    Leçons Apprises et Meilleures Pratiques
  • Résumé du Cours et Directions Futures
  • Revue des Concepts Clés
    Tendances Émergentes en Data Science
    Ressources pour l'Apprentissage Continu et le Développement Professionnel

Sujets

Science des données