Maitrisez le Web Analytics -et- Tracking en Quelques Semaines
L'Ecole Numérique
Non finançable CPF
Tout public
En ligne
Public admis
Salarié en poste
Demandeur d'emploi
Entreprise
Etudiant
Prix
Nous contacter
Durée
Nous contacter
Niveau visé
Non diplômante
Localité
En ligne
Vous pouvez suivre cette formation depuis chez vous ou depuis n’importe quel endroit à distance.
Objectifs
Permettre aux participants d'acquérir une expertise avancée en web analytics et tracking, afin de mesurer, analyser et optimiser la performance des sites web et des campagnes digitales.
Programme
Module 1 : Introduction à Python et à l'Analyse de Données
Module 2 : Techniques d'Analyse de Données avec Python
Module 3 : Introduction au Machine Learning
Module 4 : Applications Pratiques et Projets Réels
- Fondamentaux de Python : Syntaxe de base, structures de données, et bibliothèques essentielles (NumPy, pandas).
- Exploration des Données : Techniques pour explorer et comprendre les jeux de données.
- Nettoyage et Préparation des Données : Méthodes pour nettoyer, transformer et préparer les données pour l'analyse.
Module 2 : Techniques d'Analyse de Données avec Python
- Analyse Statistique : Principes de base de l'analyse statistique appliqués avec Python.
- Visualisation des Données : Utilisation de bibliothèques comme Matplotlib et Seaborn pour créer des visualisations informatives.
- Manipulation Avancée des Données : Techniques avancées pour manipuler et transformer les données avec pandas.
Module 3 : Introduction au Machine Learning
- Fondamentaux du Machine Learning : Concepts clés, types d'apprentissage (supervisé, non supervisé) et algorithmes courants.
- Préparation des Données pour le Machine Learning : Techniques de normalisation, encodage et division des données.
- Algorithmes de Base : Implémentation d'algorithmes de régression, classification et clustering avec Scikit-learn.
Module 4 : Applications Pratiques et Projets Réels
- Études de Cas Pratiques : Analyse de jeux de données réels en utilisant Python et machine learning.
- Développement de Modèles Prédictifs : Construction, évaluation et optimisation de modèles de machine learning.
- Déploiement de Modèles : Introduction aux concepts de déploiement de modèles dans des environnements de production.
- Projets Capstone : Réalisation d'un projet complet d'analyse de données et de machine learning de bout en bout.
Envie d’en savoir plus sur cette formation ?
Documentez-vous sur la formation
Ces formations peuvent vous intéresser
Les formations les plus recherchées
Lyon
Toulouse
Marseille
Montpellier
Paris
Bordeaux
Dijon
Mâcon
Nantes
Rennes
Informatique CPF
Informatique en Ligne
Administrateur systeme
Administrateur systeme CPF
Administrateur systeme en Ligne
Technicien informatique
Technicien support informatique
Consultant en informatique
Spark
Devops
Intelligence artificielle
Machine learning
Vba
Growth hacking
Programmation
Administrateur systeme Villiers-le-Bel
Consultant en informatique Villiers-le-Bel
Devops Villiers-le-Bel
Spark Paris
Technicien informatique Paris
Technicien support informatique Villiers-le-Bel
Technicien support informatique Paris
Technicien informatique Nanterre
Spark Évry-Courcouronnes
Devops Paris