Description du cours : Ce cours offre un entraînement complet aux techniques d'analyse de régression et de prévision pour la science des données, en mettant l'accent sur la programmation Python. Vous maîtriserez l'analyse des séries chronologiques, les prévisions, la régression linéaire et le prétraitement des données, ce qui vous permettra de prendre des décisions fondées sur les données dans tous les secteurs d'activité. Objectifs pédagogiques : - Développer une expertise dans l'analyse des séries chronologiques, les prévisions et la régression linéaire - Acquérir une maîtrise de la programmation Python pour l'analyse et la modélisation des données - Analyser les techniques d'analyse exploratoire des données (AED) - Identifier les modèles de régression linéaire et les mettre en œuvre à l'aide de Python - Préparer et prétraiter les données à l'aide de Python - Préparer et mettre en œuvre les données à l'aide de Python - Analyser les techniques d'analyse des séries chronologiques et les mettre en œuvre à l'aide de Python - Analyser les techniques d'analyse des séries chronologiques et les mettre en œuvre à l'aide de Python - Analyser les techniques d'analyse des séries chronologiques et les mettre en œuvre à l'aide de Python - Analyser les techniques d'analyse des séries chronologiques et les mettre en œuvre à l'aide de Python - Préparer et mettre en œuvre les données à l'aide de Python - Analyser les techniques d'analyse des séries chronologiques et les mettre en œuvre à l'aide de Python - Analyser les techniques d'analyse des séries chronologiques et les mettre en œuvre à l'aide de Python

- Analyser les techniques d'analyse exploratoire des données, d'identification des tendances et de traitement des variations saisonnières. Analyser les différents modèles de séries temporelles et les mettre en œuvre à l'aide de Python. Préparer et prétraiter les données pour une modélisation précise de la régression linéaire. Prédire et interpréter les modèles de régression linéaire pour une prise de décision éclairée. Ce cours comprend quatre modules : Module 1 : Analyse des Séries chronologiques et Régression Description du module : Le module Analyse de Séries chronologiques et Prédiction propose une exploration complète des techniques permettant d'extraire des informations et de prédire des tendances à partir de données séquentielles. Vous maîtriserez des concepts fondamentaux tels que l'identification des tendances, la saisonnalité et la sélection des modèles. Grâce à une expérience pratique dans des logiciels de pointe, ils apprendront à construire, valider et interpréter des modèles de prévision. En se plongeant dans des études de cas du monde réel et des considérations éthiques, les participants seront équipés pour prendre des décisions stratégiques à travers les industries en utilisant la puissance de l'analyse des séries chronologiques. Ce module est un atout précieux pour les professionnels qui cherchent à exploiter le potentiel des données temporelles. Vous développerez une expertise dans l'analyse et la prévision des séries temporelles. Découvrez les techniques d'analyse exploratoire des données (AED), de décomposition des séries chronologiques, d'analyse des tendances et de traitement de la saisonnalité. Acquérir les compétences nécessaires pour différencier les différents types de modèles et comprendre leurs implications dans les prévisions. Module 2 : Modèles de Séries chronologiques Description du module : Les modèles de Séries chronologiques sont des outils puissants conçus pour découvrir des modèles et prédire des tendances futures dans des données séquentielles. En analysant les modèles historiques, les tendances et les variations saisonnières, ces modèles permettent de comprendre le comportement des données dans le temps. Utilisant des méthodes telles que l'ARIMA, le lissage exponentiel et les modèles d'espace d'état, ils permettent d'établir des prévisions précises, donnant aux décideurs de divers domaines la possibilité de faire des choix éclairés sur la base de prédictions fondées sur des données. Vous acquerrez la capacité de construire des modèles de prévision pour des prédictions futures basées sur des données historiques. Découvrez diverses méthodes de prévision, telles que les modèles ARIMA et les techniques de prévision saisonnière, et mettez-les en œuvre à l'aide de la programmation Python. Développez la capacité à formuler des stratégies de prévision de séries temporelles personnalisées en fonction des caractéristiques des données. Module 3 : Régression linéaire - Prétraitement des données Description du module : Le module Régression linéaire - Prétraitement des données est un cours fondamental qui dote les participants de compétences essentielles pour préparer et optimiser les données avant d'appliquer les techniques de régression linéaire. Grâce à un apprentissage pratique, les participants comprendront l'importance de la qualité des données, en abordant les valeurs manquantes, la détection des valeurs aberrantes et la mise à l'échelle des caractéristiques. Vous apprendrez à transformer les données brutes en un format propre et normalisé en vous plongeant dans des ensembles de données du monde réel, garantissant des résultats de modèles de régression linéaire précis et fiables. Ce module est essentiel pour acquérir de solides connaissances de base en matière de modélisation prédictive et d'analyse des données. Vous aurez un aperçu des différentes techniques de régression telles que la régression linéaire, la régression polynomiale et la régression logistique, ainsi que de leur mise en œuvre à l'aide de la programmation Python. Identifiez les données manquantes et les valeurs aberrantes dans les ensembles de données et mettez en œuvre des stratégies appropriées pour les traiter efficacement. Reconnaître l'importance de la mise à l'échelle et de la sélection des caractéristiques et apprendre à appliquer des techniques telles que la normalisation et la standardisation pour améliorer la convergence et l'interprétabilité des modèles. Module 4 : Régression linéaire - Création de modèles Description du module : Le module Régression linéaire - Création de modèles offre une compréhension complète de la construction de modèles prédictifs par le biais de techniques de régression linéaire. Vous apprendrez à choisir et à concevoir des caractéristiques pertinentes, à appliquer des algorithmes de régression et à interpréter les coefficients des modèles. En explorant des études de cas réels, vous aurez un aperçu de l'évaluation de la performance des modèles et apprendrez comment affiner les paramètres pour obtenir des résultats optimaux. Ce module vous permet de créer des modèles de régression linéaire robustes pour la prise de décision fondée sur les données dans divers domaines. Vous comprendrez comment identifier et sélectionner des caractéristiques pertinentes à partir d'ensembles de données pour les inclure dans des modèles de régression linéaire. Acquérir les compétences nécessaires pour interpréter les coefficients du modèle, reconnaître leur signification et livrer les implications de ces coefficients aux parties prenantes non techniques. Découvrez comment affiner les paramètres du modèle et les techniques de régularisation, et effectuer une validation croisée pour améliorer la généralisation du modèle. Apprenant cible : Ce cours est conçu pour les scientifiques de données en herbe, les analystes et les professionnels qui cherchent à améliorer leurs compétences dans l'analyse de régression, les prévisions et la programmation Python. Il convient à ceux qui cherchent à exploiter la puissance des données temporelles et de la modélisation prédictive dans leur carrière.Prédictions de l'apprenant : - Connaissance de base de la programmation Python - Familiarité avec les concepts fondamentaux de l'analyse des données - La compréhension des concepts statistiques est bénéfique mais pas obligatoire.Fichiers de référence : Vous aurez accès aux fichiers de code dans la section Ressources et aux fichiers de laboratoire dans la section Gestionnaire de laboratoire Durée du cours : 5 heures 44 minutes Durée totale : Environ 4 semaines - Module 1 : Analyse de Séries et Prévisions (1 semaine) - Module 2 : Modèles de Séries (1 semaine) - Module 3 : Régression linéaire - Prétraitement des données (1 semaine) - Module 4 : Régression linéaire - Création de modèles (1 semaine)