Analysez des Jeux de Données Plus Rapidement avec Python et Machine Learning

• Fondamentaux de Python : Syntaxe de base, structures de données, et bibliothèques essentielles (NumPy, pandas).
• Exploration des Données : Techniques pour explorer et comprendre les jeux de données.
• Nettoyage et Préparation des Données : Méthodes pour nettoyer, transformer et préparer les données pour l'analyse.

• Analyse Statistique : Principes de base de l'analyse statistique appliqués avec Python.
• Visualisation des Données : Utilisation de bibliothèques comme Matplotlib et Seaborn pour créer des visualisations informatives.
• Manipulation Avancée des Données : Techniques avancées pour manipuler et transformer les données avec pandas.

• Fondamentaux du Machine Learning : Concepts clés, types d'apprentissage (supervisé, non supervisé) et algorithmes courants.
• Préparation des Données pour le Machine Learning : Techniques de normalisation, encodage et division des données.
• Algorithmes de Base : Implémentation d'algorithmes de régression, classification et clustering avec Scikit-learn.

• Études de Cas Pratiques : Analyse de jeux de données réels en utilisant Python et machine learning.
• Développement de Modèles Prédictifs : Construction, évaluation et optimisation de modèles de machine learning.
• Déploiement de Modèles : Introduction aux concepts de déploiement de modèles dans des environnements de production.
• Projets Capstone : Réalisation d'un projet complet d'analyse de données et de machine learning de bout en bout.

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