Savoir utiliser les principaux outils de traitement et d'analyse de données pour Python, savoir extraire des données d'un fichier et les manipuler, mettre en place un modèle d'apprentissage simple.
Savoir utiliser les principaux outils de traitement et d'analyse de données pour Python
Savoir appliquer les pratiques optimales en matière de nettoyage et de préparation des données avant l'analyse
Être capable d'extraire des données d'un fichier
Comprendre les mécanismes d'interconnexion aux bases de données
Comprendre les principaux outils de traitement et d'analyse de données pour Python
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Connaître les fondamentaux de Python
Maîtriser les bibliothèques Python dédiées à la data science
Effectuer de la data visualisation
Utiliser les technologies autour de l’analyse données : machine Learning, big data, Business Intelligence (BI)…
Comprendre l’extraction et la gestion de données texte
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Savoir installer, configurer, Dataiku DSS, l'utiliser depuis l'interface web ou des API.
Présentation, concepts DSS
Connexion aux données
Préparation des données
Graphiques et statistiques
Machine learning
Flow/Recipes
Interfaces de programmation
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…trouver un travail dès la fin de leur formation. Pour information, 94% de nos étudiants trouvent un travail dans les 6 mois suivant la sortie de nos campus ! La…
Découvrir Dataverse, prendre conscience de ses possibilités, comprendre l’écosystème de la Power Platform et être autonome sur de futurs projets personnels.
Piloter son propre projet et approfondir ses compétences sur la base d’un cas concret.
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Approfondir ses connaissances sur Dataverse, maîtriser des fonctionnalités avancées, mieux appréhender l’impact de l’outil côté applicatif et être autonome sur de futurs projets personnels.
Piloter son propre projet et approfondir ses compétences sur la base d’un cas concret.
Bien comprendre et assimiler par la pratique le fonctionnement des rôles de sécurité.
Comprendre que leur implémentation dans un projet relève de l’analyse du projet au même titre que la réalisation du modèle de données.
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