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Objectifs

Former des spécialistes capables d'analyser des données complexes, de développer des modèles prédictifs et de fournir des insights exploitables pour soutenir la prise de décision basée sur les données.

Programme

Introduction au Data Science : Définitions, processus et applications.

Python pour Data Science : Utilisation de Python et ses bibliothèques (NumPy, pandas, scikit-learn).

Visualisation des Données : Création de graphiques et visualisations avec Matplotlib et Seaborn.

Module 2 : Exploration et Préparation des Données

Exploration des Données : Techniques pour comprendre et explorer les jeux de données.

Nettoyage des Données : Traitement des valeurs manquantes, des données aberrantes et normalisation des données.

Feature Engineering : Création de nouvelles variables pertinentes pour les modèles prédictifs.

Module 3 : Modélisation et Machine Learning

Apprentissage Supervisé : Régression, classification et techniques d'évaluation de modèles.

Apprentissage Non Supervisé : Clustering, réduction de dimensionnalité et détection d'anomalies.

Validation de Modèles : Techniques de validation croisée et d'optimisation des hyperparamètres.

Module 4 : Applications Pratiques et Projets

Projets de Data Science : Application des compétences acquises à des projets pratiques.

Communication des Résultats : Présentation et visualisation des résultats pour des audiences non techniques.

Éthique et Gestion des Données : Considérations éthiques et bonnes pratiques dans la manipulation et l'utilisation des données

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