Certificat Sciences des données et modélisation

Module 1 : Prise de décision basée sur les données
Prise en main de la visualisation des données, de l'analyse data exploratoire, puis exploitation de la puissance des données, et de leurs rôles dans la prise de décision en entreprise.

Les principaux concepts abordés dans ce module sont : la prise de décision grâce aux données, le nettoyage des données, le codage des données et la visualisation des données en utilisant Python.


Module 2 : Algorithmes de machine learning classiques
Apprendre à connaître et à utiliser les techniques fondamentales du machine learning, et à savoir jauger l'impact de tels outils dans une entreprise.

Les principaux concepts abordés dans ce module sont : les séries temporelles, le clustering (partitionnement de données), et les méthodes de régression en utilisant scikit-learn.

Module 3 : Éthique, biais et limitations du machine learning
Explorer les principaux défis du machine learning, et les considérations éthiques et juridiques de l'utilisation des données dans le monde du business.

Les principaux concepts abordés dans ce module sont : l'évaluation de modèle, l'analyse de performance, surapprentissage vs. sous-apprentissage, l’augmentation des données, les méthodes ensemblistes, et les enjeux éthiques, juridiques et sociaux de l'utilisation des données.