Fondamentaux de l'Analyse de Données & Machine Learning

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🎯 Une formation complète pour maîtriser la data science et le Machine Learning

Vous souhaitez comprendre les bases de l'analyse de données et du machine learning ? Cette formation est axée sur les fondamentaux et vous guidera étape par étape, sans nécessiter de prérequis techniques ni de connaissances en programmation. Aucun code n'est abordé, l'objectif étant de vous fournir une solide compréhension théorique des concepts clés.

📚 Ce que vous allez apprendre

• Maîtriser les concepts essentiels de l'analyse de données
• Comprendre les techniques de collecte et de préparation des données
• Exploiter la visualisation pour communiquer efficacement
• Appliquer les statistiques descriptives dans vos analyses
• Découvrir les fondamentaux du machine learning
• Interpréter et valoriser vos résultats d'analyse

💡 Les points forts de la formation

Une approche théorique solide

Construisez des bases solides sans vous perdre dans la complexité du code. Notre approche se concentre sur la compréhension des concepts pour une meilleure application pratique.

Accessible à tous

Aucune expérience en programmation n'est requise. Des connaissances basiques en mathématiques sont recommandées mais non obligatoires.

Une progression logique et structurée

Le programme est construit pour vous faire progresser étape par étape :

1. Fondamentaux des données

• Comprendre la nature des données
• Maîtriser les techniques de collecte
• Apprendre à nettoyer et préparer les données

2. Visualisation avancée

• Découvrir les différents types de graphiques
• Maîtriser les principes de conception
• Choisir les bonnes représentations visuelles

3. Statistiques descriptives

• Analyser les tendances centrales
• Comprendre la dispersion des données
• Explorer les relations entre variables

4. Introduction au Machine Learning

• Comprendre les types d'apprentissage
• Maîtriser les concepts de régression
• Explorer les arbres de décision

📊 Programme détaillé

De la collecte au nettoyage des données

• Fondamentaux de la data : formats, sources et types de données
• Méthodologies de collecte : API, bases de données, scraping
• Contrôle qualité : détection des anomalies, valeurs manquantes
• Techniques de nettoyage : standardisation, encodage, normalisation
• Validation et documentation des processus
• Quiz sur la collecte des données

L'art de la visualisation

• Panorama des graphiques : barres, lignes, histogrammes, boîtes
• Méthodes pour choisir le bon graphique
• Conseils pour bien concevoir des graphiques
• Outils de visualisation
• Quiz sur la visualisation des données

Statistiques descriptives approfondies

• Tendances centrales : moyenne, médiane, mode
• Mesures de position : quartiles, déciles, percentiles
• Dispersion et forme : variance, écart-type, asymétrie
• Corrélations et Analyse bivariée
• Quiz sur les statistiques descriptives

Prétraitement des données

• Sélection et transformation des caractéristiques (feature selection, feature engineering)
• Techniques d'encodage des variables catégorielles (one-hot, label encoding)
• Normalisation et standardisation des données numériques
• Applications pratiques et exercices de prétraitement
• Quiz d'évaluation des connaissances acquises

Fondamentaux du Machine Learning

• Fondamentaux de l'apprentissage automatique (supervisé vs non supervisé)
• Techniques de division des données (train/test/validation)
• Introduction aux réseaux de neurones et architectures
• Fonctions de coût et optimisation des modèles
• Quiz d'évaluation

Régression Linéaire

• Introduction aux modèles de régression et leurs applications
• Calcul et interprétation des coefficients de régression
• Évaluation de la performance (R², métriques d'erreur)
• Régression linéaire multiple et cas d'usage avancés
• Quiz sur les concepts fondamentaux

Régression logistique

• Fondements théoriques : fonction sigmoïde et paramètres du modèle
• Optimisation et fonction de coût en classification binaire
• Métriques d'évaluation (matrice de confusion, précision, rappel)
• Choix des seuils et compromis précision/rappel (score F1)
• Exemple de calcul
• Quiz d'acquisition des connaissances

Les Arbres de décision

• Principes fondamentaux des arbres (classification et régression)
• Construction et structure des arbres de décision (indices Gini, critères de split)
• Optimisation des modèles (critères d'arrêt, élagage)
• Avantages, limites et domaines d'application
• Applications pratiques sur des cas d'usage réels

🎓 À qui s'adresse cette formation ?

• Professionnels souhaitant évoluer vers la data science
• Étudiants désireux de comprendre les fondamentaux
• Managers voulant mieux comprendre l'analyse de données
• Toute personne intéressée par le domaine de la data

⭐ Pourquoi choisir cette formation ?

• Approche progressive et structurée
• Contenu théorique solide et accessible
• Illustrations concrètes des concepts
• Support pédagogique complet
• Exercices et quiz pour valider vos acquis

📌 Informations pratiques

• Durée : 12 heures (à votre rythme).
• Accès à vie : Reprenez là où vous vous êtes arrêté, à tout moment.
• Langue : Français.
• Certificat : Obtenez un certificat de fin de formation.

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Questions fréquentes

1. Ai-je besoin d'expérience préalable ?
   Non, la formation est accessible aux débutants. Nous commençons par les bases.

2. Quels outils dois-je installer ?
   Aucun outil n'est nécessaire. La formation est axée sur les fondamentaux et la théorie et utilise des illustrations conceptuelles pour vous aider à visualiser l'application des concepts.

3. Puis-je obtenir de l'aide en cas de problème ?
   Oui, une section Q&A sur Udemy vous permet de poser vos questions.

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