Pack Cours Complet 2024 : Devenez un Expert en Data Analysis

Transformez votre carrière avec notre Pack Cours Complet 2024 conçu pour vous faire passer de débutant à expert en Data Analysis. Ce pack tout-en-un vous offre une formation approfondie et pratique, vous permettant de maîtriser les outils et techniques les plus recherchés dans le domaine de l’analyse de données.

Contenu du Pack :

• Cours Vidéos Complets : Accédez à plus de 65 modules détaillés, couvrant tous les aspects de l’analyse de données.
• Fichiers Codes Sources : Profitez d’exemples concrets pour une compréhension pratique et facilitée.
• Logiciels Inclus : Apprenez à utiliser les outils essentiels tels que Python, R, SQL, MATLAB, SPSS et bien plus encore.
• Bonus Inédits : Formation complète en Power BI,QGIS  et ARCGIS pour une expertise élargie.

Compétences Clés Enseignées :

• Exploration des Données : Nettoyage et visualisation des données avec Matplotlib.
• Modélisation Statistique Avancée : Techniques de régression, classification, clustering et réseaux de neurones.

Pourquoi Choisir Notre Pack ?

• Accessible et Flexible : Apprenez à votre rythme, où et quand vous le souhaitez.
• Support Expert : Recevez l’aide de nos professionnels dédiés à chaque étape de votre apprentissage.
• Communauté Engagée : Rejoignez plus de 580 étudiants satisfaits et bénéficiez d’un réseau professionnel grandissant.

APERCU 

Modules Ordonnés de la Formation en Logiciel R

1. Démarrer avec le langage R

• Utiliser la console
• Découvrir les packages en R
• Utiliser les opérations mathématiques
• Créer des variables
• Découvrir RStudio Cloud
• Importer et exporter des données
• Importer des fichiers plats de type CSV et XLS

2. Utiliser la console et l’éditeur de code

• Utiliser la console
• Découvrir les packages en R
• Utiliser les opérations mathématiques
• Créer des variables
• Découvrir RStudio Cloud
• Importer et exporter des données
• Importer des fichiers plats de type CSV et XLS

3. Découvrir les différents types de données

• Typer les données
• Gérer des vecteurs
• Gérer des dates
• Gérer des chaînes de caractères
• Manipuler les chaînes de caractères avec le package stringr
• Gérer des listes
• Gérer des dataframes
• Définir les relations d’ordre et les opérations logiques

4. Manipuler et nettoyer des données

• Utiliser des packages pour manipuler les données
• Aborder l’opérateur %>%
• Transformer des données avec dplyr
• Appliquer un formatage spécifique avec tidyr
• Chapter Quiz (4 questions)

5. Réaliser des jointures de données

• Créer une jointure simple
• Réaliser une jointure complexe

6. Produire des rapports d’analyse

• Créer des rapports
• Exporter vers Word ou Excel
• Découvrir les tableaux interactifs avec R
• Chapter Quiz (3 questions)

7. Faire ses premiers pas avec la data visualisation

• Découvrir la visualisation de données
• Construire un graphique de base avec ggplot2
• Comprendre le fonctionnement des trois couches de base
• Personnaliser les graphiques
• Utiliser des facettes
• Personnaliser un thème
• Exporter un graphique
• Créer des graphiques à l’aide des packages
• Ajouter de l’interactivité pour la visualisation

8. Gérer des données pour le Machine Learning

• Combler les parties manquantes
• Normaliser les données
• Échantillonner et partitionner des données
• Découvrir une application concrète de clusterisation
• Chapter Quiz (4 questions)

Conclusion

——————————————————————–

Modules Ordonnés de la Formation MATLAB

voici les modules ordonnés de la formation MATLAB :

1. Découvrir la formation

• Bienvenue dans « MATLAB pour les data scientists »
• Télécharger les fichiers d’exercice
• Comparer les outils

2. Traiter les données avec MATLAB

• Importer de gros jeux de données
• Importer et exporter un fichier CSV
• Importer des fichiers Excel
• Nettoyer les fichiers
• Supprimer des colonnes
• Créer des colonnes calculées
• Changer le nom d’une colonne
• Trier les données
• Fusionner des jeux de données
• Partitionner des données
• Faire une transformation de Box-Cox
• Combler les valeurs manquantes

3. Effectuer du data mining et du machine learning

• Délimiter le périmètre d’étude
• Procéder à des régressions linéaires et logistiques
• Tirer parti de la classification naïve bayésienne
• Utiliser des arbres de classification
• Découvrir la méthode k-NN
• S’initier à la méthode k-means
• Appréhender la méthode k-medoids
• Comprendre la classification ascendante hiérarchique

4. Créer des graphiques

• Découvrir les modèles de graphiques MATLAB
• Effectuer le contrôle fin d’une fenêtre graphique
• Générer un curseur de pointage de valeurs

5. S’initier à Parallel Toolbox

• Exploiter le GPU avec Parallel Toolbox
• Conclure sur MATLAB

Analyse avancée

• Utiliser le positionnement multidimensionnel
• Analyser en composantes principales
• Effectuer une analyse discriminante linéaire
• Définir un réseau de neurones acyclique simple
• Entraîner un jeu de neurones acyclique
• Analyser le réseau de neurones et les nouvelles données