Description
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
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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
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