Data ScienceAu programme : bases Python et nettoyage des données ; analyse exploratoire et visualisation ; statistiques et tests d’hypothèses. Des explications et des applications pratiques pour progresser.
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Data ScienceAu programme : prévision de la demande ; stocks de sécurité et politiques de réapprovisionnement ; optimisation logistique et programmation linéaire. Des explications et des applications pratiques pour progresser.
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Data ScienceAu programme : statistiques et préparation des données ; Python, NumPy et pandas ; visualisation et analyse exploratoire. Des explications et des applications pratiques pour progresser.
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Data ScienceAu programme : bases Python et préparation des données ; cycle de vie d’un projet de Machine Learning ; modélisation et étude de cas. Des explications et des applications pratiques pour progresser.
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Data ScienceAu programme : programmation Python ; requêtes SQL et préparation des données ; gestion du code avec Git. Des explications et des applications pratiques pour progresser.
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Data ScienceAu programme : missions et responsabilités du Data Scientist ; compétences techniques et métier ; démarche d’analyse et de résolution de problèmes. Des explications et des applications pratiques pour progresser.
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Data ScienceAu programme : rôle des données dans les organisations ; données structurées et non structurées ; lecture des indicateurs et visualisations. Des explications et des applications pratiques pour progresser.
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Data ScienceAu programme : valeur de l’analyse pour l’entreprise ; lecture des résultats et tableaux de bord ; éthique et confiance dans les données. Des explications et des applications pratiques pour progresser.
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Data ScienceAu programme : fondements mathématiques des modèles ; algorithmes de Machine Learning ; réseaux de neurones et optimisation. Des explications et des applications pratiques pour progresser.
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Data ScienceAu programme : méthodologies de la Data Science ; différences avec l’analyse statistique classique ; structuration du processus de modélisation. Des explications et des applications pratiques pour progresser.
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Data ScienceAu programme : algèbre linéaire et calcul utiles ; statistiques descriptives et inférentielles ; régression, classification et ensembles. Des explications et des applications pratiques pour progresser.
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Data ScienceAu programme : Python et préparation des données ; Machine Learning et Deep Learning ; transformers et modèles de langage. Des explications et des applications pratiques pour progresser.
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Data ScienceAu programme : analyse avec pandas et NumPy ; graphiques avec Matplotlib et Seaborn ; préparation d’un pipeline de données. Des explications et des applications pratiques pour progresser.
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Data ScienceAu programme : préparation des données avec pandas ; régression et classification ; clustering et analyse de texte. Des explications et des applications pratiques pour progresser.
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Data ScienceAu programme : analyse et visualisation des données ; probabilités et statistiques ; préparation des variables et réduction de dimension. Des explications et des applications pratiques pour progresser.
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Data ScienceAu programme : exploitation des données SAP ; analyse statistique avec Python ; utilisation de NumPy et statsmodels. Des explications et des applications pratiques pour progresser.
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Data ScienceAu programme : qualité et préparation des données avec pandas ; statistiques, probabilités et tests A/B ; modèles de Machine Learning avec scikit-learn. Des explications et des applications pratiques pour progresser.
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Data ScienceAu programme : bases de l’analyse et de la Data Science ; statistiques et tests A/B ; requêtes SQL et programmation Python. Des explications et des applications pratiques pour progresser.
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Data ScienceAu programme : fondamentaux Python et statistiques ; nettoyage et exploration des données ; régression, classification et clustering. Des explications et des applications pratiques pour progresser.
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Data ScienceAu programme : organisation des workflows visuels ; nettoyage et transformation des données ; boucles et automatisation. Des explications et des applications pratiques pour progresser.
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Data ScienceAu programme : mathématiques et préparation des données ; algorithmes de Machine Learning ; réseaux de neurones et optimisation. Des explications et des applications pratiques pour progresser.
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Data ScienceAu programme : données, information et processus d’analyse ; statistiques descriptives et dispersion ; bases de la modélisation avec Python. Des explications et des applications pratiques pour progresser.
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Data ScienceAu programme : acquisition et nettoyage des données ; analyse de tableaux avec pandas ; visualisation adaptée aux données. Des explications et des applications pratiques pour progresser.
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Data ScienceAu programme : cadrage du problème métier ; collecte et préparation des données ; construction des variables et modèles. Des explications et des applications pratiques pour progresser.
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Data ScienceAu programme : traduction d’un besoin en problème de données ; nettoyage et fusion des jeux de données ; séries temporelles et traitement du langage. Des explications et des applications pratiques pour progresser.
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Data ScienceAu programme : implémentation d’algorithmes en Python ; modélisation avec scikit-learn ; visualisation avec Matplotlib. Des explications et des applications pratiques pour progresser.
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Data ScienceAu programme : variables, fonctions et boucles en R ; importation et manipulation des données ; exploration avec Tidyverse. Des explications et des applications pratiques pour progresser.
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Data ScienceAu programme : analyse exploratoire des variables ; régression simple, multiple et régularisée ; validation et diagnostic des résidus. Des explications et des applications pratiques pour progresser.
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Data ScienceAu programme : types de données et indicateurs descriptifs ; probabilités et distributions ; intervalles de confiance et tests. Des explications et des applications pratiques pour progresser.
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Data ScienceAu programme : statistiques descriptives et inférentielles ; tests t, khi-deux et ANOVA ; régression linéaire et logistique. Des explications et des applications pratiques pour progresser.
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Data ScienceAu programme : types de données et représentation graphique ; moyenne, médiane et dispersion ; distributions et scores standardisés. Des explications et des applications pratiques pour progresser.
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Data ScienceAu programme : fondements mathématiques utiles aux modèles ; probabilités et distributions ; raisonnement statistique appliqué. Des explications et des applications pratiques pour progresser.
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Data ScienceAu programme : positionnement et avantage concurrentiel ; organisation du modèle économique ; choix des priorités de développement. Des explications et des applications pratiques pour progresser.
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