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Tuto Gratuit : Data Science, le guide de survie complet avec Data Science

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  • Une formation vidéo de 2h43m
  • Téléchargement immédiat et visionnage illimité à vie
  • Satisfait ou remboursé
  • Fichiers sources inclus
Gratuit : Data Science, le guide de survie complet

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Vous souhaitez acquérir des compétences dans le domaine de la data science (et vous avez raison !) mais :

  • Beaucoup de termes vous paraissent flous (Data Scientist, machine learning, deep learning, Python, data viz , data lake, R, datamart…)
  • Vous vous demandez comment fonctionne concrètement cette science et comment l’utilise-t-on dans notre société ?
  • Vous ne savez pas par où commencer pour apprendre et ou apprendre ?

Alors ce cours gratuit en ligne est fait pour vous !

La Data science est un « Buzz word » qui regroupe énormément de sujets et il est clairement très difficile de trouver un compromis entre un contenu trop générique/marketing et un cours trop technique sur un sujet très spécifique.

Dans ce tuto gratuit Data Science : le guide de survie complet

Cette série de vidéos gratuites vous proposent de comprendre pas à pas, avec des vrais exemples et de manière accessible tout ce qui compose ce sujet passionnant afin que vous puissiez y voir clair et vous guider plus sereinement.

Ce que vous aurez compris à la fin de ce cours :

  • Qu’entend-t-on réellement par « data science » et à quoi cela sert ?
  • Comment fonctionne le Deep Learning et le machine learning ?
  • Doit-on plutôt apprendre le langage Python ou R ?
  • Qu’est-ce que le big data ?
  • Quelle compétence devez-vous avoir pour être data scientist ?
  • Qu’est-ce qu’un Data Lake, un dataware house ou un datamart ?
  • Qui utilise la data science aujourd’hui ?
  • Quel est la différence entre un data Scientist, un data analyst et un data engineer
  • Qu’entend-t-on par données non-structurées ?
  • Quelle est la différence entre un modèle supervisé et un modèle non supervisé ?
  • Comment se déroule un projet data Science, de A à Z ?
  • Un réseau de neurones, c’est quoi ?
  • Qu’est-ce que le webscraping ?

Sachez que si à l’issue de ce visionnage vous souhaitez apprendre les compétences techniques nécessaires à la data Science vous bénéficiez de mon cours « Apprendre la data Science par la pratique avec Python »,  qui couvre une très grande partie des sujets abordés dans cette vidéo, avec un coupon de réduction !

Je reste disponible dans le salon d'entraide pour répondre à vos éventuelles questions. 
Bon tuto ! 

Table des matières de cette formation Data Science (durée : 2h43m)

  • Introduction
    • Introduction 00:01:11
  • Comprendre ce qu'est la data Science et son origine
    • La data science, c'est quoi ? 00:20:27
    • Le big data, c'est quoi ? 00:11:54
    • Le machine learning, comment ça marche ? 00:19:01
  • Les étapes d'un projet Data Science
    • Se poser la bonne question 00:08:40
    • Extraire les données 00:22:05
    • Faire du data cleaning 00:07:32
    • Explorer les données 00:14:00
    • Affiner la problématique 00:04:08
    • Choisir son modèle prédictif - partie 1 00:22:00
    • Choisir son modèle prédictif - partie 2 00:18:54
    • Déploiement et maintenance du modèle 00:04:49
  • Comment devenir data scientist ?
    • Les compétences attendues pour un data scientist 00:07:32
  • Conclusion et Bonus
    • Conclusion & Bonus (coupon de réduction dans "téléchargements") 00:01:16



Formateur : Sébastien Daviot

Sébastien Daviot a publié 13 tutoriels et obtenu une note moyenne de 4,5/5 sur 4 903 tutoriels vendus. Voir les autres formations de Sébastien Daviot

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note moyenne

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  • 5
    avis de calimerocbr laissé le 21/09/2023
    Merci beaucoup pour ce tuto, vous avez atteint vos objectifs 😉

  • 5
    avis de membre-2467-1544 laissé le 03/01/2023
    Excellent ! Formation claire avec un bon équilibre entre théorie et pratique.

  • 5
    avis de membre-5747-7209 laissé le 20/11/2022
    Très bon tuto avec une vue d'ensemble d'un projet de data scientist, merci

  • Avec quelle version de logiciel ce tuto est-il compatible ?
    Data Science
  • Quel est le niveau requis pour suivre ce tuto ?
    débutant
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