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Bientôt disponibleData ScienceAvancé
Introduction à la Data Science
Découvrez le cycle complet d’un projet de Data Science : préparation des données, modélisation, évaluation et communication des résultats.
Objectifs
- Comprendre le cycle de vie d’un projet de Data Science
- Préparer des données pour la modélisation
- Construire et évaluer des modèles prédictifs simples
- Communiquer des résultats à des parties prenantes non techniques
Public cible
Analystes et professionnels souhaitant évoluer vers la Data Science.
Prérequis
Bases en Python et en statistique recommandées.
Compétences acquises
Cycle de projet Data SciencePréparation de donnéesModélisation prédictiveÉvaluation de modèles
Programme détaillé
Modules 1
Cycle de vie d’un projet data
De la question métier au déploiement.
Modules 2
Préparation des données
Feature engineering et jeux d’entraînement/test.
Modules 3
Modélisation prédictive
Régression, classification et arbres de décision.
Modules 4
Évaluation et communication
Métriques de performance et restitution des résultats.
Outils utilisés
Pythonscikit-learnJupyter Notebook
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