Data Science, le guide de survie complet

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Description

Vous souhaitez acquérir des compétences dans le domaine de la data science (et vous avez raison !) mais :

  • Beaucoup de termes vous paraissent flous (Data Scientist, machine learning, deep learning, Python, data viz , data lake, R, datamart…)

  • Vous vous demandez comment fonctionne concrètement cette science et comment l’utilise-t-on dans notre société ?

  • Vous ne savez pas par où commencer pour apprendre et ou apprendre ?

Alors ce cours gratuit en ligne est fait pour vous !

La Data science est un « Buzz word » qui regroupe énormément de sujets et il est clairement très difficile de trouver un compromis entre un contenu trop générique/marketing et un cours trop technique sur un sujet très spécifique.

Dans ce tuto gratuit Data Science : le guide de survie complet

Cette série de vidéos gratuites vous proposent de comprendre pas à pas, avec des vrais exemples et de manière accessible tout ce qui compose ce sujet passionnant afin que vous puissiez y voir clair et vous guider plus sereinement.

Ce que vous aurez compris à la fin de ce cours :

  • Qu’entend-t-on réellement par « data science » et à quoi cela sert ?

  • Comment fonctionne le Deep Learning et le machine learning ?

  • Doit-on plutôt apprendre le langage Python ou R ?

  • Qu’est-ce que le big data ?

  • Quelle compétence devez-vous avoir pour être data scientist ?

  • Qu’est-ce qu’un Data Lake, un dataware house ou un datamart ?

  • Qui utilise la data science aujourd’hui ?

  • Quel est la différence entre un data Scientist, un data analyst et un data engineer

  • Qu’entend-t-on par données non-structurées ?

  • Quelle est la différence entre un modèle supervisé et un modèle non supervisé ?

  • Comment se déroule un projet data Science, de A à Z ?

  • Un réseau de neurones, c’est quoi ?

  • Qu’est-ce que le webscraping ?

Je reste disponible dans le salon d'entraide pour répondre à vos éventuelles questions.
Bon tuto !

What You Will Learn!

  • Les grands principes de la data science

Who Should Attend!

  • Personnes s'intéressant à la data science