DATA | Data-Analyse

• Acquérir les bases en Python et manipulation de données.
• Maîtriser Jupyter Notebook, Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn.
• Nettoyer et corriger les jeux de données.
• Utiliser SQL et l’algèbre relationnelle.
• Analyser statistiques descriptives et inférentielles (corrélations, ANOVA, khi-2).
• Structurer des rapports et visualisations impactantes.
• Comprendre ACP et espaces vectoriels euclidiens.
• Maîtriser clustering, classification hiérarchique et séries temporelles.
• Appliquer régression simple et multiple.
• Déployer des techniques avancées de prévision et de modélisation.

Établir les Fondements Python pour l’Analyse de Données

• Apprendre les bases du langage Python et utiliser Jupyter Notebook.
• Acquérir des compétences en statistiques descriptives et inférentielles.

Maîtriser les Librairies Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn

• Explorer et maîtriser les bibliothèques clés pour le traitement des données.
• Effectuer des calculs statistiques et algébriques, ainsi que des visualisations.

Détecter et Corriger les Erreurs dans les Données

• Développer des compétences pour identifier et corriger les erreurs dans les jeux de données.
• Appliquer des techniques efficaces de nettoyage des données.

Utiliser l’Algèbre Relationnelle avec SQL

• Comprendre les principes de l’algèbre relationnelle.
• Manipuler l’information à travers le langage SQL.

Explorer les Mesures de Tendance Centrale et de Dispersion

• Analyser les tendances centrales, y compris la moyenne, la médiane et le mode.
• Examiner les mesures de dispersion telles que l’écart-type, la variance et l’étendue.

Appliquer l’Analyse des Corrélations et les Tests Statistiques

• Utiliser des techniques d’analyse de corrélation.
• Intégrer le modèle d’ANOVA et le test du khi-2.

Concevoir un Rapport Statistique Impactant

• Structurer un rapport percutant pour une communication efficace.
• Sélectionner les informations clés pour une présentation claire.

Maîtriser les Techniques de Représentation Graphique des Données

• Utiliser des techniques graphiques avancées avec Matplotlib et Seaborn.

Comprendre les Espaces Vectoriels Euclidiens et la Réduction de Dimension

• Assimiler les concepts d’espaces vectoriels euclidiens.
• Appliquer la réduction de dimension avec l’ACP.

Comprendre l’Importance du Prétraitement des Données

• Identifier les enjeux liés à la qualité des données en IA.
• Acquérir les compétences nécessaires pour effectuer un prétraitement efficace.

Appliquer l’Analyse en Composantes Principales (ACP)

• Maîtriser les étapes de l’application de l’ACP.
• Interpréter les résultats de l’ACP pour la prise de décisions informées.

Mettre en Œuvre le Clustering avec K-Means

• Comprendre le processus et les objectifs du clustering.
• Mettre en œuvre l’algorithme K-Means pour regrouper des données de manière efficace.

Appliquer les Principes de Statistiques Inférentielles

• Utiliser les statistiques inférentielles pour tirer des conclusions sur des populations.
• Maîtriser l’application de tests statistiques pour la validation de résultats.

Utiliser la Régression Linéaire Simple

• Appliquer la régression linéaire simple pour modéliser des relations linéaires.
• Interpréter les résultats et évaluer la validité des modèles.

Déployer la Régression Linéaire Multiple

• Comprendre les applications avancées de la régression linéaire.
• Mettre en œuvre la régression linéaire multiple pour des modélisations complexes.

Explorer les Séries Temporelles en IA

• Comprendre les caractéristiques et les challenges des séries temporelles.
• Acquérir les compétences pour traiter des données temporelles.

Corriger les Variations Saisonnières dans une Série Temporelle

• Identifier les variations saisonnières dans les séries temporelles.
• Appliquer des techniques pour corriger ces variations et améliorer la précision des modèles.

Appliquer le Lissage Exponentiel en Série Temporelle

• Comprendre les principes du lissage exponentiel.
• Appliquer le lissage exponentiel pour réduire le bruit dans les séries temporelles.

Mettre en Œuvre des Techniques de Prévision en Série Temporelle

• Acquérir les compétences pour prévoir des tendances dans les séries temporelles.
• Appliquer des méthodes avancées de prévision pour anticiper les évolutions futures.

Nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap, nous contacter. Nous étudions toutes les situations pour envisager une intégration dans la formation, pour cela n’hésitez pas à nous faire part de vos besoins au moment de votre inscription. Si malgré tous nos efforts, il nous était impossible d’adapter notre accueil, nous prévoyons une orientation vers des organismes appropriés.