€7,000.00
€6,000.00
Durée : 220 heures
100% d'avis positifs
Langue: Français
Accès illimité
Niveau de compétence : Expert
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Description
- Introduction à la Science des Données
- Durée : 10 heures
- Objectif : Comprendre les concepts fondamentaux de la science des données, son importance et ses applications.
- Détails :
- Définition et cycle de vie d’un projet de science des données.
- Domaines d’application et cas d’utilisation.
- Introduction aux outils et langages, principalement Python.
- Programmation en Python pour la Science des Données
- Durée : 20 heures
- Objectif : Apprendre les bases de la programmation en Python et les bibliothèques essentielles pour la science des données.
- Détails :
- Syntaxe de base de Python, structures de données et fonctions.
- Utilisation de Jupyter Notebooks.
- Introduction aux bibliothèques pandas, NumPy, et Matplotlib.
- Acquisition et Collecte des Données
- Durée : 20 heures
- Objectif : Maîtriser les techniques de collecte des données à partir de différentes sources.
- Détails :
- Lire des données depuis des fichiers CSV, Excel, bases de données SQL, et APIs web.
- Techniques de web scraping avec BeautifulSoup et Scrapy.
- Utilisation de pandas pour charger et manipuler les données.
- Nettoyage et Préparation des Données
- Durée : 20 heures
- Objectif : Apprendre à nettoyer et prétraiter les données pour les rendre exploitables.
- Détails :
- Gestion des valeurs manquantes et des doublons.
- Transformation des données : normalisation, standardisation, encodage des variables catégorielles.
- Utilisation de pandas pour le nettoyage et la transformation des données.
- Analyse Exploratoire des Données (EDA)
- Durée : 20 heures
- Objectif : Explorer les données pour en extraire des insights significatifs.
- Détails :
- Techniques d’analyse exploratoire des données.
- Visualisation des données avec Matplotlib, Seaborn, et Plotly.
- Identification des tendances, des corrélations et des anomalies.
- Statistiques et Probabilités
- Durée : 20 heures
- Objectif : Comprendre les concepts statistiques et probabilistiques essentiels à la science des données.
- Détails :
- Concepts de base : moyenne, médiane, variance, distribution, etc.
- Tests statistiques et intervalle de confiance.
- Utilisation de Python pour les calculs statistiques.
- Modélisation et Apprentissage Automatique (Machine Learning)
- Durée : 40 heures
- Objectif : Appliquer des algorithmes de machine learning pour la modélisation des données.
- Détails :
- Algorithmes supervisés et non supervisés (régression, classification, clustering).
- Utilisation de scikit-learn pour construire et entraîner des modèles.
- Évaluation des modèles : validation croisée, métriques de performance.
- Deep Learning
- Durée : 30 heures
- Objectif : Introduire les concepts de base du deep learning et développer des modèles de réseaux de neurones.
- Détails :
- Concepts fondamentaux du deep learning et des réseaux de neurones.
- Utilisation de TensorFlow et Keras pour développer des modèles.
- Applications pratiques : reconnaissance d’images, traitement du langage naturel.
- Déploiement de Modèles
- Durée : 20 heures
- Objectif : Apprendre à déployer des modèles de machine learning en production.
- Détails :
- Création d’APIs avec Flask et FastAPI.
- Conteneurisation des modèles avec Docker.
- Meilleures pratiques pour le déploiement et la surveillance des modèles en production.
- Communication et Visualisation des Résultats
- Durée : 20 heures
- Objectif : Savoir présenter et communiquer les résultats des analyses de données de manière efficace.
- Détails :
- Création de rapports et de dashboards interactifs avec Jupyter Notebook, Tableau, ou Power BI.
- Visualisation avancée avec Plotly et Dash.
- Techniques de storytelling pour la présentation des données aux parties prenantes.
Prérequis
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Public Cible
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