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Formation Data Science

Découvrez l'introduction sur la Data Science selon la vision de notre formatrice Rahma

Regardez la Vidéo sur notre chaine Youtube

DESCRIPTION DU COURS

Ce cours de Data Science vous permet d’acquérir les compétences nécessaires pour maîtriser l’analyse de données, l’apprentissage automatique et les outils statistiques. Vous apprendrez à manipuler des ensembles de données volumineux, à créer des modèles prédictifs et à extraire des informations exploitables pour la prise de décision. Que vous soyez débutant ou avec un niveau avancé, ce cours vous guidera à travers toutes les étapes de la science des données.

CERTIFICATION

À la fin de ce programme, vous obtiendrez une certification en Data Science, qui atteste de vos compétences en manipulation de données, en programmation Python, et en modélisation de données. Cette certification vous rendra compétitif sur le marché du travail dans le domaine en forte demande de la science des données.

OBJECTIFS D’APPRENTISSAGE

  • Plus de 40 modules et 60 heures de contenu, incluant des cas pratiques et des projets réels.
  • Formation à l’utilisation des outils populaires comme Python, Pandas, Numpy, et Scikit-Learn.
  • Apprendre les bases et techniques avancées de la science des données, de l’analyse exploratoire aux modèles de machine learning.
  • Formation idéale pour débutants et avancés avec des projets pratiques pour un apprentissage concret.
  • Un contenu conçu pour répondre aux besoins actuels du marché de l’emploi en Data Science.

Rahma

Ce que tu apprendras lors de ta formation Data Scientist

De la collecte de données à la modélisation prédictive, maîtrise toutes les compétences nécessaires pour exceller en Data Science.
Apprends les concepts avancés de l’analyse de données, les bases solides des algorithmes et des structures de données. Approfondis tes compétences en résolution de problèmes avec des projets pratiques : analyse de données, modélisation prédictive, visualisation des données.
 

Fondations de la Data Science

  • Scripting avec Python et SQL : Apprenez les bases des scripts Python et des requêtes SQL.
  • Mathématiques pour la Data Science : Plongez dans les statistiques, les probabilités, les tests d’hypothèse et les opérations matricielles essentielles à l’analyse des données.

Traitement des données et visualisation avancée

  • Manipulation de données : Techniques de nettoyage et de transformation des données de base à l’aide de Pandas et NumPy.
  • SQL avancé : Améliorez vos compétences SQL pour les analyses complexes.
  • Visualisation de données : Développez vos compétences en visualisation de données avec des bibliothèques Python telles que Plotly et Seaborn.

Analyse de données exploratoires et web scraping

  • Techniques avancées d’AED : Effectuez une analyse exploratoire complète des données afin de découvrir des informations approfondies.
  • Extraction de données web : Acquérez des compétences en matière d’extraction de données web pour des projets de data science.

Microsoft Power BI A à Z

  • Maîtrise de Power BI : Acquérez des compétences de bout en bout dans Power BI, de l’ingestion de données à la création de tableaux de bord et de rapports interactifs.

Fondamentaux et applications de Machine Learning

  • Concepts ML de base : Comprendre les techniques essentielles de machine learning avec Scikit-Learn. Apprentissage supervisé, évaluation des modèles.
  • Modélisation ML pratique : Appliquez des modèles de classification et de régression à des ensembles de données.

Machine Learning avancé et déploiement de modèles

  • Techniques améliorées : Conception de caractéristiques, sélection de modèles et techniques avancées pour améliorer votre modèle.
  • Déploiement de modèles : Apprenez des stratégies pour déployer efficacement des modèles de machine learning.

Introduction au Deep Learning

  • Réseaux neuronaux et Deep Learning : Explorez les bases des réseaux neuronaux en utilisant TensorFlow et Keras.
  • Projets de Deep Learning : Construire et former des modèles de deep learning pour des tâches analytiques complexes.

Phase de projet

  • Mettre en œuvre un projet complet, en intégrant toutes les compétences acquises.

Préparation à la carrière

  • Développez un portfolio professionnel, affinez les techniques d’entretien et rédigez un CV percutant.

  1. Bootcamp Complet en Science des Données
    Plongez-vous dans la science des données avec notre bootcamp intensif, conçu pour booster votre carrière rapidement.

  2. Atelier Avancé en Machine Learning
    Approfondissez les complexités du machine learning avec des projets pratiques et des conseils d’experts.

  3. Cours Python pour la Science des Données
    Maîtrisez les bases essentielles de Python adaptées aux applications de science des données pour améliorer vos compétences analytiques.