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Intelligence Artificielle & Machine Learning
Aller au-delà de l’analyse descriptive pour construire des modèles capables de prédire, classer ou recommander. Les algorithmes sont expliqués simplement, avec un accent fort sur l’interprétation et la valeur métier.
from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y) model = RandomForestClassifier() model.fit(X_train, y_train)
Data Analysis
Comprendre, explorer et interpréter les données pour produire des analyses fiables et actionnables. De l’Excel avancé à Python, en passant par SQL et la Data Visualisation, chaque outil est utilisé dans son contexte métier.
KPI, tableaux de bord, analyse exploratoire, storytelling.
Data Engineering
Poser des fondations solides pour la donnée : modélisation, structuration, pipelines et automatisation. Cette partie explique comment les données sont collectées, transformées et rendues exploitables avant toute analyse ou intelligence artificielle.
SELECT date, SUM(revenue) AS daily_revenue FROM fact_sales GROUP BY date ORDER BY date;
ETL / ELT, Data Warehouse, Data Lake, bases relationnelles.
Data Mining
Découvrir des structures et comportements cachés dans les données grâce à des méthodes statistiques et algorithmiques : clustering, classification, règles d’association et détection d’anomalies.
Outils & Bonnes pratiques
Une vision claire de l’écosystème Data moderne : bibliothèques, plateformes BI, notebooks, bonnes pratiques de structuration du code, de versioning et de reproductibilité des analyses.