Objectifs pédagogiques

Voici les objectifs à atteindre pour ce cours:

Cours d'introduction

Compétences à valider :

• Maîtriser les principes fondamentaux de la data science
  • Maîtriser les fondements théoriques et pratiques des principaux processus d'un projet en data science
  • S'avoir utiliser les librairies populaires en data science:
  • numpy
  • pandas
  • matplotlib
  • seaborn
  • scikit-learn
  • Appliquer les bonnes pratiques de développement pour la data science (code, packaging, gestion de projet)
  • Savoir réaliser une visualisation de données et la communiquer

Cours avancé

Compétences à valider :

• Maîtriser les principes fondamentaux de la data science
  • Maîtriser les fondements théoriques et pratiques des principaux processus d'un projet en data science
  • Maîtriser l'ensemble de la chaîne de traitement d'un projet de data science
  • Maitiser les librairies populaires en data science:
  • numpy
  • pandas
  • matplotlib
  • seaborn
  • scikit-learn
  • Savoir réaliser une visualisation de données et la communiquer
  • Appliquer les bonnes pratiques de développement pour la data science (code, packaging, gestion de projet)
  • Savoir mettre en place une API
  • Savoir déployer votre code sous forme d'application