Aperçu du cours
Objectif : Apprendre les principes de base de la collecte, du stockage, du traitement et de l’analyse des données, ainsi que les outils et les techniques utilisés dans le domaine de l’analyse de données.
Prérequis
- Connaissance de base des concepts informatiques et de l'utilisation d'un ordinateur
- Familiarité avec les concepts mathématiques et statistiques de base
- Aucune expérience préalable en gestion des données ou en analyse n'est requise
Fonctionnalités
- Comprendre les concepts fondamentaux de la gestion des données
- Maîtriser les techniques d'analyse de données et de visualisation
- Acquérir les compétences de base en science des données
- Savoir gérer des projets de données et d'analyses
Public ciblé
- Analystes de données
- Responsables de l'analyse des données
- Scientifiques des données
- Chefs de projet
Détails
- 10 Sections
- 40 Lessons
- 21 heures
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- Introduction à la gestion des données (4 heures)4
- 1.1Les concepts fondamentaux de la gestion des données
- 1.2Les différentes sources de données et leur collecte
- 1.3Les méthodes de stockage et de gestion des données
- 1.4Travaux pratiques : Collecte et exploration de données
- Introduction à la gestion des données (4 heures)4
- 2.1Les concepts fondamentaux de la gestion des données
- 2.2Les différentes sources de données et leur collecte
- 2.3Les méthodes de stockage et de gestion des données
- 2.4Travaux pratiques : Collecte et exploration de données
- Fondamentaux de l'analyse de données (4 heures)4
- 3.1Les principes de base de l’analyse de données
- 3.2Les techniques d’exploration et de visualisation des données
- 3.3Les méthodes d’analyse statistique et de modélisation
- 3.4Travaux pratiques : Analyse exploratoire des données
- Fondamentaux de l'analyse de données (4 heures)4
- 4.1Les principes de base de l’analyse de données
- 4.2Les techniques d’exploration et de visualisation des données
- 4.3Les méthodes d’analyse statistique et de modélisation
- 4.4Travaux pratiques : Analyse exploratoire des données
- Introduction à la science des données (6 heures)4
- 5.1Les bases de la science des données
- 5.2Les outils et les langages de programmation utilisés en science des données
- 5.3Les techniques d’apprentissage automatique et de fouille de données
- 5.4Travaux pratiques : Application des techniques de science des données sur des jeux de données réels
- Introduction à la science des données (6 heures)4
- 6.1Les bases de la science des données
- 6.2Les outils et les langages de programmation utilisés en science des données
- 6.3Les techniques d’apprentissage automatique et de fouille de données
- 6.4Travaux pratiques : Application des techniques de science des données sur des jeux de données réels
- Introduction à la visualisation des données (3 heures)4
- 7.1Les principes de base de la visualisation des données
- 7.2Les outils et les techniques de visualisation des données
- 7.3La communication des résultats à travers la visualisation
- 7.4Travaux pratiques : Création de visualisations de données interactives
- Introduction à la visualisation des données (3 heures)4
- 8.1Les principes de base de la visualisation des données
- 8.2Les outils et les techniques de visualisation des données
- 8.3La communication des résultats à travers la visualisation
- 8.4Travaux pratiques : Création de visualisations de données interactives
- Gestion de projet en data et analyses (4 heures)4
- 9.1Les principes de base de la gestion de projet en data et analyses
- 9.2La planification et l’organisation des projets de données
- 9.3Le suivi et le contrôle des projets de données
- 9.4Travaux pratiques : Gestion d’un projet de données et d’analyse
- Gestion de projet en data et analyses (4 heures)4
- 10.1Les principes de base de la gestion de projet en data et analyses
- 10.2La planification et l’organisation des projets de données
- 10.3Le suivi et le contrôle des projets de données
- 10.4Travaux pratiques : Gestion d’un projet de données et d’analyse
Instructeur
