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Depuis août 2022
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Python pour les enthousiastes de l'analyse des données
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Àpd 46.29 $ /h
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Ce cours vous permettra d'avoir des compétences en langage Python pour l'analyse et la visualisation des données.
Durant ce cours, vous aurez l'opportunité d'utiliser et manipuler les bibliothéques de Python les plus connus comme Numpy, Matplotlib, Seaborn, Pandas, Scikit-Learn, etc.. Enfin, la méthodologie s'appuie sur la familiarisation au syntaxe Python et la mise en pratique des compétences acquises dans des projets.
Python est le langage de programmation le plus utilisé au monde. C'est le langage de programmation de référence dans le milieu scientifique vu qu'il permet de créer une multitude d’applications scientifiques.
Informations supplémentaires
Le participant aura besoin d'un ordinateur ou une tablette.
Lieu
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Cours chez le professeur :
  • Fresnes, France
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En ligne depuis la France
Présentation
Avec plus de 4 ans d'expérience en Data Science et plus de 5 ans en Python, ma passion pour ce domaine s'est réellement développée au cours de mes premières applications de programmation. C'est à ce moment-là que j'ai décidé de me spécialiser dans les sciences des données.

Grâce à mes diverses expériences professionnelles, j'ai eu l'opportunité de travailler sur des projets variés, utilisant Python, le Deep Learning, et le Machine Learning pour résoudre des problématiques complexes. J'ai ainsi acquis une expertise sur toute la chaîne de valeur de la Data Science, de l'acquisition et la gestion des données au déploiement de modèles d'intelligence artificielle.

Je suis également quelqu'un d'ouvert d'esprit, réactif et toujours curieux. Pour moi, l'apprentissage constant est essentiel, et je m'efforce toujours de me fixer des objectifs ambitieux pour avancer dans ma carrière.
Education
Ayant un diplôme en master de la Sorbonne Université - Sciences & Ingénieries, et diplôme en master en Data Sciences & IA. Aujourd'hui je suis Data Scientiste à BPCE.
Expérience / Qualifications
Data Scientist (Natixis)
Data Scientist (SOCOTEC Monitoring)
Data Scientist (Entreprise Tunisienne d'Activités Pétrolières)
Age
Enfants (7-12 ans)
Adolescents (13-17 ans)
Adultes (18-64 ans)
Seniors (65+ ans)
Niveau du Cours
Débutant
Intermédiaire
Avancé
Durée
45 minutes
90 minutes
120 minutes
Enseigné en
français
anglais
arabe
Disponibilité semaine type
(GMT -05:00)
New York
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Cours chez le professeur et par webcam
Mon
Tue
Wed
Thu
Fri
Sat
Sun
00-04
04-08
08-12
12-16
16-20
20-24
Ce cours vous permettra d'acquérir des compétences en SQL pour l'analyse et la gestion des données.

Durant ce cours, vous aurez l'opportunité d'utiliser et manipuler les fonctionnalités SQL les plus connues comme les jointures, les sous-requêtes, les fonctions d'agrégation, les clauses de filtrage et de groupement, ainsi que les transactions. Enfin, la méthodologie repose sur la familiarisation avec la syntaxe SQL et la mise en pratique des compétences acquises à travers des projets concrets.

SQL est l'un des langages les plus utilisés au monde pour la gestion de bases de données relationnelles, et il est essentiel pour manipuler et extraire efficacement des données dans de nombreux domaines, notamment la science des données et l'informatique décisionnelle.
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Amine
◾ Outils

RStudio • SQL • SPSS • SAS • Jamovi • JASP

◾ Méthodes & tests statistiques

t de Student • ANOVA • MANOVA • ANCOVA • Régression (linéaire & logistique) • Corrélation • Khi-deux • Tests non paramétriques • ACP • AFC • Analyse factorielle exploratoire • Classification / Clustering • Médiation • Modération • Interprétation

◾ Analyse de données & aide à la décision

- Préparation, structuration et fiabilisation des données (data preparation) avec SAS, R et SQL
- Analyses statistiques descriptives, exploratoires et multivariées sur des données métiers
- Production d’indicateurs de performance et d’analyses exploitables pour l’aide à la décision

◾ Choix et mise en œuvre des méthodes

- Préparation et structuration des bases de données
- Tests d’hypothèses et analyses univariées, bivariées et multivariées (ANOVA / ANCOVA)
- Régressions linéaires et logistiques
- Analyses factorielles (ACP / AFC)
- Modèles de médiation et de modération
- Classification / clustering

1) Accompagnement académique

- Cours, TD, projets et travaux en statistique
- Aide à la compréhension et à l’interprétation des résultats
- Préparation aux examens et présentations académiques

2) Analyse statistique

- Statistiques descriptives (univariées et bivariées)
- Analyses multivariées
- Exploration des données et détection des valeurs aberrantes

3) Tests statistiques

- Corrélations (Pearson, Spearman, Kappa de Cohen)
- Tests t (un et deux échantillons, indépendants ou appariés)
- Khi-deux, tests binomiaux
- z-scores et indicateurs associés

4) Modélisation statistique

- Régressions linéaires (simple et multiple)
- Régression logistique
- Interprétation des coefficients, diagnostics et validation des modèles

5) ANOVA & ANCOVA

- ANOVA à un ou plusieurs facteurs
- ANOVA à mesures répétées
- Effets fixes et aléatoires
- Tests post-hoc et tailles d’effet

6) Analyses factorielles

- ACP / PCA (scree plot, scores factoriels, matrices)
- Analyse factorielle exploratoire
- Rotations factorielles
- Validation et interprétation des structures et des clusters

◾ Reporting & communication

- Reporting clair, structuré et synthétique des résultats
- Visualisations adaptées aux décideurs
- Aide à la prise de décision stratégique et opérationnelle
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◾ Méthodes & tests statistiques

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◾ Analyse de données & aide à la décision

- Préparation, structuration et fiabilisation des données (data preparation) avec SAS, R et SQL
- Analyses statistiques descriptives, exploratoires et multivariées sur des données métiers
- Production d’indicateurs de performance et d’analyses exploitables pour l’aide à la décision

◾ Choix et mise en œuvre des méthodes

- Préparation et structuration des bases de données
- Tests d’hypothèses et analyses univariées, bivariées et multivariées (ANOVA / ANCOVA)
- Régressions linéaires et logistiques
- Analyses factorielles (ACP / AFC)
- Modèles de médiation et de modération
- Classification / clustering

1) Accompagnement académique

- Cours, TD, projets et travaux en statistique
- Aide à la compréhension et à l’interprétation des résultats
- Préparation aux examens et présentations académiques

2) Analyse statistique

- Statistiques descriptives (univariées et bivariées)
- Analyses multivariées
- Exploration des données et détection des valeurs aberrantes

3) Tests statistiques

- Corrélations (Pearson, Spearman, Kappa de Cohen)
- Tests t (un et deux échantillons, indépendants ou appariés)
- Khi-deux, tests binomiaux
- z-scores et indicateurs associés

4) Modélisation statistique

- Régressions linéaires (simple et multiple)
- Régression logistique
- Interprétation des coefficients, diagnostics et validation des modèles

5) ANOVA & ANCOVA

- ANOVA à un ou plusieurs facteurs
- ANOVA à mesures répétées
- Effets fixes et aléatoires
- Tests post-hoc et tailles d’effet

6) Analyses factorielles

- ACP / PCA (scree plot, scores factoriels, matrices)
- Analyse factorielle exploratoire
- Rotations factorielles
- Validation et interprétation des structures et des clusters

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