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Programme de formation DataLen
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Notre formation complète en science des données et analytique couvre l'essentiel, de l'introduction à la visualisation avancée. Réservez votre place pour la prochaine promotion.
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Aperçu du programme
Introduction à la science des données
- —Qu'est-ce que la science des données ?
- —Panorama du paysage data
- —Métiers de la data : analyste, data scientist, ingénieur data, BI, ML
- —Prise de décision pilotée par les données
- —Types de données : structurées / non structurées ; qualitatives / quantitatives
- —Le cycle de vie des données
- —Introduction aux bases de données
- —Outils et technologies (Excel, SQL, Python, Tableau, Power BI)
- —Fondamentaux d'éthique et de confidentialité des données
Statistiques et probabilités pour la data science
- —Statistiques descriptives vs inférentielles
- —Mesures de tendance centrale et de dispersion
- —Théorie des probabilités et distributions
- —Tests d'hypothèses et intervalles de confiance
- —Corrélation et analyse de régression
SQL et bases de données
- —Introduction aux bases de données — tables et relations
- —Opérations CRUD
- —Jointures — INNER, LEFT, RIGHT, FULL
- —Filtrage, agrégation, groupement
- —Contraintes et conception de schéma
- —Normalisation des données (1NF, 2NF, 3NF)
Python pour la data
- —Bases de Python — variables, listes, dictionnaires
- —Pandas et NumPy pour l'analyse
- —Analyse exploratoire (EDA)
- —Transformation des données et feature engineering
- —Visualisation avec Matplotlib et Seaborn
Analyse et visualisation des données
- —Visualisations — histogrammes, boîtes à moustaches, nuages de points
- —Outils : Tableau, Power BI, Looker
- —Raconter une histoire avec les données
- —Projets pratiques : analyse des ventes, segmentation clients