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Nous commencerons le cours en définissant ce qu’est la science des données. Nous aborderons le flux de travail de la science des données et la manière dont la science des données est appliquée aux problèmes réels des entreprises. Nous terminerons ce chapitre en apprenant comment structurer votre équipe de données pour répondre aux besoins de votre organisation.
Maintenant que nous comprenons le flux de travail de la science des données, nous allons approfondir la première étape : la collecte des données. Nous découvrirons les différentes sources de données dans lesquelles votre entreprise peut puiser et comment stocker ces données une fois qu'elles sont collectées.
Dans ce chapitre, nous verrons comment explorer et visualiser les données à l'aide de tableaux de bord. Nous discuterons des éléments d'un tableau de bord et de la manière de faire une demande dirigée pour un tableau de bord. Ce chapitre aborde également les demandes de données ad hoc et les tests A/B, qui constituent un puissant outil d'analyse permettant de réduire les risques liés à la prise de décision.
Dans ce dernier chapitre, nous aborderons le sujet le plus en vogue dans le domaine de la science des données : l'apprentissage automatique ! Nous aborderons l'apprentissage automatique supervisé et non supervisé, ainsi que le regroupement. Ensuite, nous aborderons des sujets spécifiques à l'apprentissage automatique, notamment la prédiction de séries temporelles, le traitement du langage naturel, l'apprentissage profond et l'IA explicable !
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