Science des données
Data Science
Parcours complet pour devenir analyste de données ou data scientist. Apprenez à collecter, analyser et tirer des insights à partir des données avec les technologies modernes.
📋Prérequis
Pas de prérequis en programmation, des bases en mathématiques sont utiles
🎯Débouchés possibles
Ce que vous allez apprendre
Les phases du parcours
Phase de base - Construire les fondamentaux
Durée estimée : 2-3 mois
Apprenez les bases nécessaires pour démarrer en data
Bases de Python pour la data
Apprenez Python à partir de zéro, la langue la plus utilisée en data science
📚Sujets principaux :
- •Variables et types de données
- •Conditions et boucles
- •Fonctions et modules
- •Listes, tuples, dictionnaires
- •Fichiers et gestion des erreurs
- •Notions d'OOP
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Créer une calculatrice simple
- ✓Lire/écrire des CSV
- ✓Script de nettoyage de texte
Manipulation de données avec Pandas
Nettoyez, transformez et analysez des données tabulaires
📚Sujets principaux :
- •Series et DataFrame
- •Chargement CSV/Excel/SQL
- •Nettoyage: valeurs manquantes, doublons
- •GroupBy, agrégations
- •Merges et joins
- •Dates et types catégoriels
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Nettoyer un dataset ventes
- ✓Calcul KPI mensuels
- ✓Joindre 2 tables clients-commandes
Statistiques et visualisation
Comprenez les statistiques descriptives et visualisez efficacement
📚Sujets principaux :
- •Moyenne, médiane, variance
- •Distribution et outliers
- •Corrélations
- •Graphiques: bar, line, scatter
- •Matplotlib/Seaborn
- •Storytelling avec les graphiques
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Dashboard simple des ventes
- ✓Étude corrélation prix-ventes
- ✓Histogrammes de distribution
Phase intermédiaire - Analyse et ML
Durée estimée : 3-4 mois
Passez de l'analyse à la modélisation prédictive
SQL pour l'analyse
Interrogez des bases de données et préparez des datasets
📚Sujets principaux :
- •SELECT, WHERE, ORDER BY
- •GROUP BY et HAVING
- •JOINs (INNER/LEFT/RIGHT)
- •Sous-requêtes et CTE
- •Fenêtres (window functions)
- •Optimisation de requêtes
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Rapport ventes par mois
- ✓Top 10 produits par marge
- ✓Cohortes clients
Machine Learning classique
Construisez des modèles avec scikit-learn
📚Sujets principaux :
- •Pipeline de ML
- •Features: encodage, normalisation
- •Régression linéaire/logistique
- •Arbres et forêts aléatoires
- •Validation croisée
- •Mesures: RMSE, AUC, F1
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Prédire des prix
- ✓Classification churn
- ✓Sélection de variables
MLOps et bonnes pratiques
Organisez vos projets data de manière professionnelle
📚Sujets principaux :
- •Structuration de projet
- •Tracking d'expériences
- •Gestion des versions de données
- •Séparation train/test
- •Reproductibilité
- •Documentation des modèles
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Repo ML structuré
- ✓Rapport d'expérience
- ✓Checklist de livraison
Phase avancée - Projets et déploiement
Durée estimée : 3-5 mois
Passez à l'échelle: deep learning et mise en production
Deep Learning avec PyTorch/TensorFlow
Créez des réseaux neuronaux pour vision/NLP
📚Sujets principaux :
- •Tensors et auto-diff
- •Réseaux fully-connected
- •CNN pour images
- •RNN/Transformers pour texte
- •Regularization et dropout
- •Entraînement et tuning
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Classif d'images
- ✓Analyse de sentiments
- ✓Fine-tuning d'un modèle pré-entraîné
Industrialisation et API
Exposez vos modèles via une API et surveillez-les
📚Sujets principaux :
- •FastAPI/Flask
- •Sérialisation de modèles
- •Dockerisation
- •Monitoring de dérive
- •CI/CD basique
- •Sécurité et quotas
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓API de prédiction
- ✓Container Docker du service
- ✓Dashboard de métriques
Projet de bout en bout
Menez un projet data complet sur données réelles
📚Sujets principaux :
- •Exploration et définition du problème
- •Préparation et features
- •Modélisation et évaluation
- •Déploiement et suivi
- •Visualisation finale
- •Présentation business
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Cas d'usage e-commerce
- ✓Rapport exécutif
- ✓Démo en ligne
Prêt à démarrer votre parcours ?
Rejoignez des milliers d'apprenants et bénéficiez d'un accompagnement par des experts
Conseils pour réussir
Pratique régulière
Réalisez des projets concrets pour appliquer ce que vous apprenez
Rejoignez une communauté
Échangez avec d'autres apprenants et partagez votre progression
Prenez des notes
Gardez une trace de vos apprentissages pour y revenir facilement
Fixez des objectifs
Divisez le parcours en petits objectifs et célébrez vos progrès