De la donnée brute à l'application intelligente : maîtriser la chaîne de valeur de l'IA.

Introduction to Data Science et les Différents Rôles Qu'est-ce que la Data Science ? Histoire et applications. Différenciation des métiers : Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer, MLOps. Introduction to Python : Expertiser le Langage * Syntaxe de base, structures de données (listes, dictionnaires, sets, tuples). * Bonnes pratiques : écriture de code propre (PEP8), gestion des environnements (conda, venv). Module 1 : Manipulation & Exploration des Données Data Manipulation with Pandas * Maîtrise des structures Series et DataFrame. * Indexation, sélection et filtrage avancé (.loc, .iloc * Joining in Python * Techniques de combinaison de données : merge, join, concat. * Cas pratiques sur la gestion des clés et des types de jointures (inner, outer, left, right). * Data Visualisation : Matplotlib and Seaborn * Fondamentaux de Matplotlib pour créer des graphiques personnalisables. * Visualisation statistique avancée avec Seaborn (distributions, relations, catégories). * Principes de design efficace : choix des graphiques, couleurs, lisibilité. * Categorical Data * Traitement des variables qualitatives : encodage (One-Hot, Label), gestion des ordres. * Exploratory Data Analysis (EDA) in Python * Méthodologie systématique : analyse univariée, bivariée, multivariée. * Mise en pratique avec une étude de cas complète style "ADC/ACM". * Détection des patterns, des corrélations et des insights métier. * Cleaning Data Module 2 : Analyse Avancée & Séries Temporelles Statistics & Maths and Python Implementation * Rappels statistiques cruciaux : distributions, tests d'hypothèses, intervalles de confiance. Dates and Time Series * Manipulation des dates et heures avec datetime et Pandas. * Concepts des séries temporelles : tendance, saisonnalité, stationnarité. Module 3 : Machine Learning Non-Supervisé * Unsupervised Learning Module 4 : Machine Learning Supervisé & Optimisation * Supervised Learning - Fondements * Arbres de Décision & Ensembles * Model Tuning * Techniques de recherche d'hyperparamètres : Grid Search, Random Search. * Méthodologie robuste pour évaluer les performances et sélectionner le meilleur modèle. Comment vont se dérouler mes cours ? Pédagogie par la Pratique (Learning by Doing) Support de Cours Structuré Exercices et Challenges Réguliers Projet Fil Rouge Objectif Final : Vous rendre autonome et opérationnel pour mener un projet de Data Science complet, de l'exploration des données à la mise en production d'un modèle de Machine Learning performant et bien réglé.