CODE: ITT37
NIVEAU: DÉBUTANT
Data Science – Les fondamentaux Big Data et Data Science
★★★★★
Les objectifs de la formation
- Comprendre les concepts fondamentaux du Big Data : volumes, variété, vélocité et véracité des données (les 4V)
- Maîtriser les étapes clés du cycle de vie d'un projet Data Science : collecte, nettoyage, exploration, modélisation et visualisation des données
- Découvrir les principaux algorithmes de machine learning supervisé et non supervisé et leurs cas d'usage
- Savoir utiliser les outils et environnements incontournables de la Data Science : Python, Jupyter Notebook, Pandas, NumPy et Scikit-learn
- Être capable d'identifier les opportunités d'exploitation des données dans un contexte métier et d'en évaluer la valeur
Programme de la formation
Le programme
1. Introduction au Big Data et à l'écosystème Data Science
- Définitions et enjeux du Big Data et de la Data Science
- Les acteurs, rôles et métiers de la donnée : Data Engineer, Data Scientist, Data Analyst
- Panorama des technologies et plateformes Big Data (Hadoop, Spark, cloud data platforms)
2. Collecte, stockage et préparation des données
- Sources de données structurées, semi-structurées et non structurées
- Introduction aux bases de données relationnelles et NoSQL
- Nettoyage, transformation et enrichissement des données avec Python/Pandas
3. Exploration et visualisation des données
- Analyse exploratoire des données (EDA) : statistiques descriptives, distributions, corrélations
- Visualisation avec Matplotlib, Seaborn et outils de BI
- Storytelling avec les données : construire des dashboards lisibles
4. Introduction à la modélisation Machine Learning
- Principes du machine learning supervisé : régression, classification
- Principes du machine learning non supervisé : clustering, réduction de dimension
- Évaluation et validation des modèles : métriques, overfitting, cross-validation
5. Cas pratiques et projets appliqués
- Mise en œuvre d'un pipeline de données de bout en bout
- Développement et évaluation d'un modèle prédictif sur un jeu de données réel
- Présentation et restitution des résultats à un public non technique
Data Science – Les fondamentaux Big Data et Data Science
Dates et villes
Aucune session inter-entreprise n'est planifiée pour le moment. Veuillez nous contacter pour organiser une session personnalisée.
Méthodes Pédagogiques
- Immersion pratique : Approche privilégiant la montée en compétences opérationnelle immédiate.
- Équilibre théorie/pratique : Programme balancé entre apports conceptuels et mises en situation.
Accessibilité
- Accessible aux personnes en situation de handicap.
- Adaptation des méthodes pédagogiques pour garantir l'inclusion totale.
- Référent handicap dédié pour l'aménagement personnalisé de votre parcours.
Inscription maintenant
Ne manquez pas votre chance! Complétez le formulaire dès aujourd'hui pour vous inscrire rapidement et facilement.
4.9
★★★★★
Basé sur 0 avis
Aucun avis n'a été publié pour cette formation. Soyez le premier à donner votre avis !
Laisser un avis
Partagez votre expérience et donnez une note à cette formation.