Science des Données: Devenez un Expert
Bienvenue dans le cours de Science des Données d'Apprentissage Éclatant! Ce cours complet est conäu pour vous fournir les compétences et les connaissances nécessaires pour exceller dans le domaine en pleine croissance de la science des données. Que vous soyez débutant ou que vous ayez une expérience préalable en programmation, ce cours vous guidera à travers les concepts fondamentaux et avancés de la science des données.
À travers ce cours, vous apprendrez à collecter, nettoyer, analyser et visualiser des données à l'aide des outils et des techniques les plus populaires de l'industrie. Vous maîtriserez les langages de programmation Python et R, ainsi que les bibliothèques et les frameworks essentiels tels que NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn et TensorFlow.
Ce cours est fortement axé sur la pratique, avec de nombreux exemples concrets, des études de cas et des projets que vous pourrez ajouter à votre portfolio. Vous travaillerez sur des défis du monde réel et apprendrez à appliquer les concepts de la science des données pour résoudre des problèmes complexes et prendre des décisions basées sur les données.
À la fin de ce cours, vous serez en mesure de:
- Comprendre les principes fondamentaux de la science des données et ses applications.
- Collecter, nettoyer et préparer des données pour l'analyse.
- Effectuer des analyses statistiques et exploratoires des données.
- Visualiser des données à l'aide de graphiques et de tableaux interactifs.
- Construire et évaluer des modèles de machine learning.
- Communiquer efficacement les résultats de l'analyse des données.
- Utiliser Python et R pour la science des données.
Programme du Cours
Voici un aperäu détaillé du programme de ce cours:
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Module 1: Introduction à la Science des Données
- Qu'est-ce que la science des données?
- Le cycle de vie de la science des données
- Les outils et les technologies de la science des données
- Installation et configuration de l'environnement de développement
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Module 2: Programmation avec Python pour la Science des Données
- Bases de Python: variables, types de données, opérateurs
- Structures de contrôle: boucles, conditions
- Fonctions et modules
- Introduction à NumPy et Pandas
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Module 3: Analyse et Manipulation des Données avec Pandas
- Importer et exporter des données
- Nettoyage et préparation des données
- Filtrage, tri et regroupement des données
- Jointure et fusion des données
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Module 4: Visualisation des Données avec Matplotlib et Seaborn
- Création de graphiques de base: histogrammes, nuages de points, graphiques linéaires
- Personnalisation des graphiques: couleurs, étiquettes, titres
- Création de visualisations avancées: heatmaps, boxplots, violin plots
- Visualisation interactive avec Plotly
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Module 5: Introduction au Machine Learning avec Scikit-learn
- Les concepts fondamentaux du machine learning
- Apprentissage supervisé vs apprentissage non supervisé
- Regression linéaire et logistique
- Arbres de décision et forêts aléatoires
- Evaluation des modèles de machine learning
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Module 6: Techniques Avancées de Machine Learning
- Support Vector Machines (SVM)
- K-Nearest Neighbors (KNN)
- Clustering avec K-Means
- Réduction de dimensionnalité avec PCA
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Module 7: Introduction au Deep Learning avec TensorFlow et Keras
- Les réseaux de neurones artificiels
- Construction de modèles de deep learning avec Keras
- Entraînement et évaluation des modèles de deep learning
- Applications du deep learning: classification d'images, traitement du langage naturel
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Module 8: Projet de Science des Données
- Choix d'un projet de science des données
- Collecte et préparation des données
- Analyse et visualisation des données
- Construction et évaluation des modèles de machine learning
- Présentation des résultats du projet
À Propos de Votre Instructeur
Amélie Dubois
Amélie Dubois est une scientifique des données passionnée et expérimentée, basée à Lyon. Elle détient un doctorat en statistiques de l'Université Lumière Lyon 2 et possède plus de 8 ans d'expérience dans l'industrie. Amélie a travaillé sur des projets de science des données dans divers domaines, notamment la finance, le marketing et la santé.
Amélie est une experte en Python, R, machine learning et deep learning. Elle est passionnée par l'enseignement et le partage de ses connaissances avec les autres. Elle a déjà formé des centaines d'étudiants et de professionnels en science des données.
En dehors de son travail, Amélie aime lire, faire de la randonnée et explorer les merveilles de la région lyonnaise.
Témoignages d'Étudiants
"Ce cours de science des données a été une expérience formidable! Amélie est une excellente instructrice, elle explique les concepts complexes de manière claire et concise. Je recommande vivement ce cours à tous ceux qui veulent se lancer dans la science des données."Lucas Moreau, Analyste de Données
"J'ai beaucoup appris dans ce cours. Les exercices pratiques et les études de cas m'ont permis de mettre en pratique les concepts théoriques. Maintenant, je me sens prêt à relever des défis de science des données dans mon travail."Chloé Bernard, Ingénieure Logicielle
"Le projet final a été un excellent moyen de consolider mes compétences en science des données. J'ai pu travailler sur un projet concret et présenter mes résultats à un public réel. C'était une expérience très enrichissante."Antoine Garnier, Consultant en Marketing
Tarifs
Choisissez l'option qui correspond le mieux à vos besoins:
| Option | Description | Prix |
|---|---|---|
| Basique | Accès à toutes les vidéos du cours et aux supports de cours téléchargeables. | 499 € |
| Standard | Accès à toutes les vidéos du cours, aux supports de cours téléchargeables et à des sessions de questions-réponses hebdomadaires avec l'instructeur. | 799 € |
| Premium | Accès à toutes les vidéos du cours, aux supports de cours téléchargeables, à des sessions de questions-réponses hebdomadaires avec l'instructeur et à un mentorat personnalisé. | 1299 € |
Questions Fréquemment Posées (FAQ)
- Quels sont les prérequis pour ce cours?
- Aucun prérequis spécifique n'est nécessaire. Cependant, une connaissance de base de la programmation est un avantage.
- Combien de temps faut-il pour terminer ce cours?
- Le cours dure environ 8 semaines, avec une charge de travail estimée de 10 à 15 heures par semaine.
- Vais-je recevoir un certificat à la fin de ce cours?
- Oui, vous recevrez un certificat de réussite à la fin du cours, après avoir réussi le projet final.
- Comment puis-je contacter l'instructeur si j'ai des questions?
- Vous pouvez contacter l'instructeur par e-mail ou via le forum de discussion du cours.
