Module 1: Établir les Fondements Python pour l'Analyse de Données
Apprendre les bases du langage Python et utiliser Jupyter Notebook.
Acquérir des compétences en statistiques descriptives et inférentielles.

Module 2: Maîtriser les Librairies Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn
Explorer et maîtriser les bibliothèques clés pour le traitement des données.
Effectuer des calculs statistiques et algébriques, ainsi que des visualisations.

Module 3: Détecter et Corriger les Erreurs dans les Données
Développer des compétences pour identifier et corriger les erreurs dans les jeux de données.
Appliquer des techniques efficaces de nettoyage des données.

Module 4: Utiliser l'Algèbre Relationnelle avec SQL
Comprendre les principes de l'algèbre relationnelle.
Manipuler l'information à travers le langage SQL.

Module 5: Explorer les Mesures de Tendance Centrale et de Dispersion
Analyser les tendances centrales, y compris la moyenne, la médiane et le mode.
Examiner les mesures de dispersion telles que l'écart-type, la variance et l'étendue.

Module 6: Appliquer l'Analyse des Corrélations et les Tests Statistiques
Utiliser des techniques d'analyse de corrélation.
Intégrer le modèle d'ANOVA et le test du khi-2.

Module 7: Concevoir un Rapport Statistique Impactant
Structurer un rapport percutant pour une communication efficace.
Sélectionner les informations clés pour une présentation claire.

Module 8: Maîtriser les Techniques de Représentation Graphique des Données
Utiliser des techniques graphiques avancées avec Matplotlib et Seaborn.

Module 9: Comprendre les Espaces Vectoriels Euclidiens et la Réduction de Dimension
Assimiler les concepts d'espaces vectoriels euclidiens.
Appliquer la réduction de dimension avec l'ACP.