Fondements de la science des données – Unité de recherche SWS

À propos du cours

Découvrez l'ensemble du processus de la science des données, de la collecte et du nettoyage des données à l'analyse des tendances et à la création de modèles prédictifs. Ce cours adapté aux débutants vous initie à Python, à la visualisation des données, à la pensée statistique et à l'apprentissage automatique à travers des projets pratiques qui reflètent des situations réelles issues du monde des affaires et de la recherche.

Écrire du code Python pour l'analyse de données
Nettoyer et préparer les ensembles de données
Analyser des données à l'aide de Pandas
Créer des visualisations efficaces
Comprendre les concepts statistiques
Créer des modèles de base d'apprentissage automatique
Interpréter et communiquer les conclusions
Réaliser des projets de données de bout en bout

Contenu du cours

Python pour l'analyse de données
Apprenez les bases de Python indispensables pour travailler avec des données et préparer des ensembles de données en vue de leur analyse.

Introduction à Python
Utilisation des structures de données
Introduction à Pandas
Les bases de Python
Pandas et structures de données
Analyse d'un ensemble de données sur les étudiants

Nettoyage et visualisation des données
Apprenez à traiter des ensembles de données désorganisés et à créer des visualisations qui permettent de faire ressortir des informations pertinentes.

Introduction à l'apprentissage automatique
Découvrez comment les machines apprennent à partir des données et créez vos premiers modèles prédictifs.

Notes et avis des étudiants

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Unité de recherche SWS

Principes fondamentaux de la science des données

À propos du cours

Qu'allez-vous apprendre ?

Contenu du cours

Python pour l'analyse de données
Apprenez les bases de Python indispensables pour travailler avec des données et préparer des ensembles de données en vue de leur analyse.

Introduction à Python

Utilisation des structures de données

Introduction à Pandas

Les bases de Python

Pandas et structures de données

Analyse d'un ensemble de données sur les étudiants

Nettoyage et visualisation des données
Apprenez à traiter des ensembles de données désorganisés et à créer des visualisations qui permettent de faire ressortir des informations pertinentes.

Traitement des données manquantes

Principes fondamentaux de la visualisation des données

Utilisation de Matplotlib et Seaborn

Nettoyage des données

Évaluation de la visualisation

Projet « Tableau de bord des ventes »

Introduction à l'apprentissage automatique
Découvrez comment les machines apprennent à partir des données et créez vos premiers modèles prédictifs.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

Apprentissage supervisé et apprentissage non supervisé

Construire votre premier modèle

Les bases de l'apprentissage automatique

Évaluation de la construction de modèles

Mini-projet sur l'analyse prédictive

Nous contacter

Liens rapides

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Python pour l'analyse de données Apprenez les bases de Python indispensables pour travailler avec des données et préparer des ensembles de données en vue de leur analyse.

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Introduction à Pandas

Les bases de Python

Pandas et structures de données

Analyse d'un ensemble de données sur les étudiants

Nettoyage et visualisation des données Apprenez à traiter des ensembles de données désorganisés et à créer des visualisations qui permettent de faire ressortir des informations pertinentes.

Traitement des données manquantes

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Utilisation de Matplotlib et Seaborn

Nettoyage des données

Évaluation de la visualisation

Projet « Tableau de bord des ventes »

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Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

Apprentissage supervisé et apprentissage non supervisé

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