Data Scientist
€7,000.00€5,900.00
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
- Connaissances de base en mathématiques (statistiques, probabilités). Maîtrise des concepts fondamentaux en programmation, idéalement en Python. Connaissances de base en manipulation de données (Excel, SQL ou autres).
Public Cible
- Étudiants ou professionnels souhaitant se spécialiser en science des données. Analystes de données désirant approfondir leurs compétences en machine learning et deep learning. Développeurs ou ingénieurs logiciels voulant intégrer le traitement de données et l’IA dans leurs projets. Responsables métiers cherchant à comprendre l’utilisation des données pour la prise de décision.
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