Science des données pratique: du nettoyage des données à l'analyse

La science des données est rarement aussi propre que dans les manuels. Les données du monde réel sont souvent désordonnées, incohérentes et pleines de surprises. Ce cours vous prépare aux défis réels du domaine en mettant l'accent sur les compétences pratiques nécessaires pour transformer les informations brutes en informations commerciales précieuses. Vous progresserez tout au long du parcours de la science des données, apprenant à gérer les anomalies de données, à construire des modèles robustes et à présenter vos résultats clairement.En lisant des explications détaillées et en pratiquant des scénarios écrits, vous développerez l'état d'esprit analytique nécessaire pour résoudre des problèmes complexes. Ce que vous apprendrez: - Comprendre la terminologie de base et les principes fondamentaux du flux de travail de la science des données. - Nettoyer et préparer des ensembles de données complexes en identifiant et en corrigeant les irrégularités de données courantes. - Effectuer l'exploration de données et l'analyse exploratoire pour identifier les tendances et les modèles importants. - Construire et évaluer des modèles prédictifs en utilisant des techniques statistiques et des outils spécialisés. - Créez des visualisations percutantes dans Tableau pour raconter une histoire convaincante avec vos données. - Appliquer SQL pour une interrogation efficace des données et explorer les modèles d'analyse assistés par IA modernes. - Pratiquer la présentation des résultats techniques à des auditoires non techniques pour un impact maximal. Le cours commence par des définitions essentielles et l'état d'esprit de la science des données avant de passer à des techniques pratiques pour la préparation, la modélisation et la visualisation des données.Vous étudierez des exemples concrets qui reflètent les tâches quotidiennes d'un scientifique des données, notamment en travaillant avec SQL, SSIS et Gretl. Ce cours est conçu pour les débutants absolus sans expérience préalable en science des données, en mathématiques ou en programmation.Tous les concepts sont expliqués par des instructions écrites claires. Commencez à construire vos bases en science des données dès aujourd'hui.