Analyse et Visualisation des Données

La formation "Analyse et Visualisation des Données" vise à fournir aux débutants les connaissances fondamentales nécessaires pour comprendre, analyser et visualiser des données de manière efficace. Cette formation s'adresse à toute personne intéressée par l'exploitation de données pour prendre des décisions éclairées dans divers domaines tels que la science des données, le marketing, la recherche, etc.

La formation est conçue pour être complétée en 40 heures de formation intensive, ou sur une Période plus étalée selon les besoins des participants. 

Objectifs pédagogiques

Les objectifs pour un candidat ayant suivi cette formation sont :

• Comprendre les principes fondamentaux de l'analyse de données. 
• Maîtriser les bases de la manipulation de données avec des outils tels que Python. 
• Apprendre à effectuer des analyses statistiques simples pour identifier des tendances et des relations (la corrélation) entre les données. 
• Acquérir des compétences en visualisation de données pour communiquer efficacement des résultats. 
• Se familiariser avec les bonnes pratiques en matière de collecte, de nettoyage et de préparation des données. 
• Appliquer concrètement ces compétences en participant à une compétition Kaggle. 

Public concerné

Toute personne intéressées par l’analyse et la manipulation de grandes quantités de données.

Prérequis

• Aucune connaissance préalable en analyse de données n'est requise pour suivre cette formation. 
• Une compréhension de base des mathématiques et de l'informatique (algorithmique) est cependant recommandée.

Programme de la formation

Introduction à l’intelligence artificielle et l'Analyse de Données 

• Concepts de base de l’intelligence artificielle, science des données, BigData et l'analyse de données.

• Présentation de quelques utilisations de l'intelligence artificielle et de l'analyse des données. 

• Diffèrent Types de données et structures de données. 

• Présentation complète du pipeline de l’analyse de données. 

• Pourquoi l’utilisation de Python pour l'analyse de données ? 

Outils nécessaires pour l'analyse de données 

• Principes des variables, structures de contrôles, structure de données, built-in Functions et modules. 
• Manipulation de données avec des modules scientifiques notamment NUMPY. 
• Utilisation de bibliothèques de visualisation telles que Matplotlib pour représenter graphiquement des données.

Analyse de données avancée avec Pandas 

• Importation et exportation de données. 
• Nettoyage et préparation des données.
• Transformation des données. 
• Exploration de données et résumé́ statistique. 
• Corrélation et régression .
• Analyse avancée.

Visualisation de données avec Seaborn 

• Création de graphiques et de diagrammes pertinents .

Projet Pratique 

• Application des compétences acquises à un projet pratique sur kaggle .
• Présentation des résultats et discussion en groupe. 

Moyens pédagogiques

• Cours théoriques et travaux pratiques.
• Réalisation d’un projet exemple.