Data analyse

Objectifs

Acquérir les fondamentaux de l'Analyse de Données

Appliquer les statistiques et les méthodes analytiques

Maîtriser les techniques de visualisation de données

Approfondir l'exploration et la préparation des données

Utiliser la modélisation et l'apprentissage automatique

Appliquer les techniques dans des applications pratiques en analyse de données

Programme de la formation

Acquérir les fondamentaux de l'Analyse de Données

- Découvrir l'Analyse de Données

- Comprendre les concepts de base en statistiques

- Appréhender les types de données et les méthodes de collecte

- Maîtriser la préparation des données

- Initié à l'exploration et la visualisation initiale

- Examiner l'éthique et la sécurité des données

Appliquer les statistiques et les méthodes analytiques

- Mettre en œuvre les statistiques descriptives

- Comprendre la probabilité et les distributions

- Pratiquer les tests d'hypothèses

- Approfondir l'analyse de variance (ANOVA)

- Utiliser la régression linéaire

- Utiliser la régression logistique

Maîtriser les techniques de visualisation de données

- Comprendre les principes de visualisation

- Créer des graphiques à barres et histogrammes

- Travailler avec les graphiques linéaires et à points

- Explorer la visualisation de données multidimensionnelles

- Utiliser les cartes choroplèthes et géospatiales

- Créer des tableaux de bord interactifs

Approfondir l'exploration et la préparation des données

- Pratiquer le nettoyage de données avancé

- Explorer la transformation de variables

- Gérer les valeurs manquantes de manière approfondie

- Maîtriser le groupement et l'agrégation de données

- Analyser les séries temporelles

- Pratiquer l'extraction de caractéristiques (Feature Engineering)

Utiliser la modélisation et l'apprentissage automatique

- S'initier à l'apprentissage automatique

- Appliquer les arbres de décision et les forêts aléatoires

- Utiliser les machines à vecteurs de support (SVM)

- Pratiquer le Clustering et le K-Means

- Explorer les réseaux de neurones artificiels

- Apprendre l'évaluation et la sélection de modèles

Appliquer les techniques dans des applications pratiques en analyse de données

- Analyser le sentiment et effectuer le Text Mining

- Mettre en place des recommandations et des filtres collaboratifs

- Explorer l'analyse de données Géospatiales

- Examiner l'analyse de données Biomédicales

- Comprendre l'analyse de marché et le comportement des consommateurs

- Mener à bien le projet final : analyse complète d'un jeu de données réel

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Non certifiante

Sortie

Sans niveau spécifique