DATA034FC - Introduction à la science des données et ses applications

Panorama de la data science et de ses domaines d'application.

DATA035FC - Cycle de vie d’un projet de data science

Étapes clés de gestion d’un projet data science.

DATA036FC - Collecte et exploration de données

Acquisition, chargement et premières analyses des données.

DATA037FC - Nettoyage et préparation des données

Techniques de nettoyage et de transformation des données.

DATA038FC - Analyse descriptive et visualisation

Analyse statistique descriptive et visualisation des données.

DATA039FC - Utilisation de bibliothèques Python (pandas, matplotlib, seaborn)

Manipulation et visualisation de données avec Python.

DATA040FC - Introduction aux modèles prédictifs (régression, classification)

Fondamentaux des modèles prédictifs supervisés.

DATA041FC - Évaluation des modèles et validation croisée

Évaluation des performances et validation croisée.

DATA042FC - Étude de cas : mini-projet de data science

Application des compétences dans un projet complet.

DATA043FC - Évaluation finale

Épreuve de validation des acquis du parcours.