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

0$ C'est gratuit

  • Une formation vidéo de 2h43m
  • Téléchargement immédiat et visionnage illimité à vie
  • Satisfait ou remboursé
  • Fichiers sources inclus
  • Découvrez pourquoi vous former avec Tuto.com

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 4 tutoriels et obtenu une note moyenne de 4,7/5 sur 1 689 tutoriels vendus. Voir les autres formations de Sébastien Daviot

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    avis de membre-4841-8441 laissé le 07/07/2019
    Un petit peu long mais extremement interessant

  • 5
    avis de membre-4946-5271 laissé le 08/06/2019
    Cours très didactique et motivant.

  • 5
    avis de membre-1685-3298 laissé le 25/05/2019
    Je trouve ce cours très efficace,surtout pour ceux qui veulent avoir une idée claire sur ce domaine sans pour autant rentrer dans les techniques de programmation. Le point fort c'est l'explication des différent types d'algorithme de Machine Learning.

  • 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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