Science des Données

Collecter et préparer les données en vue de l’analyse

Programmer des algorithmes de Machine Learning à l’aide du langage Python

Déployer des algorithmes dans le cloud avec les outils du Big Data

Communiquer les résultats à des spécialistes ou des néophytes

Module 1 : INITIATION À PYTHON, PYTHON POUR L’ANALYSE DES DONNÉES (4 séances de 4h )

Module 2 : ETUDE DE QUELQUES SOURCES DE DONNÉES (3 séances de 4h )

• Base de données SQL (Relationnelle)

• Base de données NoSQL

Module 3 : INITIATION A l'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE ( MACHINE LEARNING) (3 séances de 4h )

• Apprentissage Supervisé

• Apprentissage Non Supervisé

Module 4 : ANALYSE ET TRAITEMENT DE DONNÉES TEXTUELLES (3 séances de 4h )

• Natural Language Processing (Traitement du Langage Naturel)

• Collecte des données du Web (Web Scraping )

Module 5 : INITIATION AU DEEP LEARNING (4 séances de 4h )

Module 6 : VISUALISATION (2 séances de 4h )