La programmation en science des données (l’Intelligence Artificielle ) avec Python implique l’utilisation de bibliothèques spécialisées telles que NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn et Scikit-learn. Ces bibliothèques offrent des fonctionnalités avancées pour la manipulation, la visualisation et l’analyse des données.
Dans ce cours en data science avec Python, vous allez acquérir les compétences suivantes :
- Manipulation de données : Vous apprendrez à utiliser des bibliothèques telles que NumPy et Pandas pour nettoyer, transformer, fusionner et analyser des données. Vous serez en mesure d’effectuer des opérations avancées sur les tableaux et les structures de données tabulaires.
- Visualisation des données : Vous maîtriserez des bibliothèques de visualisation telles que Matplotlib et Seaborn pour créer des graphiques et des visualisations interactives. Vous pourrez présenter visuellement vos données et communiquer efficacement les résultats de vos analyses.
- Analyse statistique : Vous développerez une compréhension approfondie des concepts statistiques fondamentaux tels que les distributions, les tests d’hypothèses, les intervalles de confiance, la régression, etc. Vous serez en mesure d’appliquer ces concepts pour interpréter et analyser vos données.
- Apprentissage automatique (Machine Learning) : Vous apprendrez à utiliser la bibliothèque Scikit-learn pour construire, entraîner et évaluer des modèles d’apprentissage automatique ou de machine à intelligence artificielle comme ChatGPT . Vous serez en mesure d’appliquer des techniques de classification, de régression et de regroupement pour résoudre des problèmes réels.
- Deep Learning : Vous pourrez explorer des bibliothèques telles que TensorFlow ou PyTorch pour construire et entraîner des réseaux de neurones profonds. Vous apprendrez à utiliser des architectures telles que les réseaux de neurones convolutifs (CNN) et les réseaux de neurones récurrents (RNN) pour des tâches telles que la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel.
- Exploration et analyse de données : Vous développerez des compétences pour explorer et analyser des ensembles de données complexes. Vous apprendrez à identifier les tendances, les schémas et les relations cachées dans les données en utilisant des techniques d’exploration de données et des méthodes d’analyse avancées.
- Déploiement de modèles : Vous comprendrez comment déployer des modèles d’apprentissage automatique dans des applications réelles. Vous pourrez utiliser des frameworks tels que Flask ou Django pour créer des API et des interfaces utilisateur pour mettre vos modèles en production.
- Résolution de problèmes : Vous développerez des compétences analytiques et de résolution de problèmes pour aborder les défis de la science des données. Vous apprendrez à formuler des problèmes, à choisir les bonnes techniques et à itérer sur vos solutions pour obtenir les meilleurs résultats.
