Maîtrisez les compétences essentielles de la science des données avec Python en apprenant à analyser des données, à créer des visualisations pertinentes, à appliquer des méthodes statistiques et à mettre en œuvre des techniques fondamentales d'apprentissage automatique. Ce cours vous guide à travers un parcours d'apprentissage structuré, qui commence par les bases de la programmation Python et évolue vers la visualisation de données, l'analyse statistique, les probabilités, les tests d'hypothèses, l'inférence bayésienne, la régression, la descente de gradient et l'analyse pratique des données.

Conçu pour les futurs data scientists, les analystes de données, les professionnels de l’intelligence d’affaires et toute personne souhaitant renforcer ses compétences analytiques, ce cours combine la programmation avec des workflows pratiques en science des données. Vous apprendrez à créer des fonctions et des bibliothèques Python réutilisables, à prétraiter des ensembles de données, à créer des graphiques, des courbes, des nuages de points, des histogrammes et des boîtes à moustaches, à évaluer des mesures statistiques et des distributions de données, ainsi qu’à appliquer des modèles de régression pour générer des informations fiables. Ce qui rend ce cours unique, c’est son approche intégrée, qui relie la programmation Python, la visualisation, les statistiques et l’apprentissage automatique au sein d’un parcours d’apprentissage unique. Plutôt que d’étudier ces sujets de manière isolée, vous développerez la capacité d’interpréter des données, de valider des hypothèses à l’aide de techniques statistiques et de communiquer vos résultats grâce à des visualisations efficaces. À l’issue de ce cours, vous serez en mesure d’analyser des ensembles de données en toute confiance, de mettre en œuvre des workflows basés sur les données et d’appliquer des techniques d’analyse basées sur Python pour résoudre des problèmes concrets liés aux données.