Data Science

Author

Aptitek

📊 Data Science

Bienvenue dans le cours de Data Science et Analyse de Données.

Ce module intensif a pour objectif de vous faire passer du stade de simple spectateur de données à celui d’enquêteur et raffineur de l’information. La donnée brute est intrinsèquement chaotique, incomplète et imparfaite. Ensemble, nous allons apprendre à l’extraire de sources diverses, à auditer sa qualité, à la purifier, et à en extraire la substantifique moelle statistique pour alimenter des modèles prédictifs robustes et optimisés.

🎒 Prérequis Indispensables

  • Programmation : Maîtrise des concepts fondamentaux de Python 3 (variables, boucles, fonctions, listes).
  • Bases de Données : Compréhension de base du modèle relationnel et syntaxe des requêtes SQL (SELECT, JOIN).
  • Mathématiques : Notions élémentaires en statistiques descriptives (moyenne, médiane, écart-type, distributions).
  • Outils : Utilisation standard du terminal et rudiments de gestion de version avec Git.

🎯 Objectifs Pédagogiques

À l’issue de ce module, vous serez capables de :

  1. Orchestrer l’acquisition de volumes de données hétérogènes depuis des fichiers locaux, des bases de données relationnelles ou des APIs REST.
  2. Nettoyer et restructurer (Data Wrangling) des jeux de données complexes et corrompus en appliquant des stratégies d’ingénierie des caractéristiques (Feature Engineering).
  3. Mener une analyse exploratoire (EDA) rigoureuse pour détecter les corrélations, anomalies et structures cachées.
  4. Visualiser l’information de façon percutante en appliquant les principes fondamentaux du Data Storytelling.
  5. Déployer, optimiser et évaluer des modèles d’apprentissage automatique classiques (Machine Learning) via une recherche rigoureuse d’hyperparamètres et des métriques de validation adaptées.