Maîtrisez les Outils en Science des Données

Apprenez à manipuler les données et à analyser les tendances pour prendre des décisions éclairées.

Explorez l'Intelligence Artificielle (IA)

Découvrez les concepts clés de l'IA et apprenez à développer des modèles prédictifs innovants.

Pratiquez avec des Cas Réels

Travaillez sur des projets concrets pour appliquer vos connaissances et développer vos compétences.

À Propos du Cours

Découvrez notre programme complet en Science des Données et Intelligence Artificielle. Ce cours vous offre les compétences nécessaires pour exceller dans le domaine, vous permettant de résoudre des problèmes complexes et d'innover avec confiance. Relevez le défi et transformez votre carrière dès aujourd'hui. Rejoignez-nous pour une expérience d'apprentissage immersive et pratique.

À Propos du Créateur

Bonjour à tous, je suis [Your Name], expert en Science des Données et IA. Après avoir surmonté de nombreux défis dans ce domaine, je suis passionné par le partage de mes connaissances pour aider d'autres passionnés à réussir. Mon objectif est de vous guider vers l'excellence et de vous inspirer à repousser les limites de votre potentiel. Rejoignez-moi dans cette aventure d'apprentissage et de découverte.

Programme du Cours

16 Chapters · 48 Lessons

  1. 1

    Introduction à la Science des Données

    1. (Included in full purchase)

      Panorama des Outils Disponibles

  2. 2

    Collecte et Préparation des Données

    1. (Included in full purchase)

      Nettoyage et Préparation des Données

  3. 3

    Analyse des Données

    1. (Included in full purchase)

      Visualisation des Données

  4. 4

    Introduction à l'Intelligence Artificielle

    1. (Included in full purchase)

      Outils d'IA en Pratique

  5. 5

    Projets Pratiques en Science des Données

    1. (Included in full purchase)

      Présentation et Interprétation des Résultats

  6. 6

    Chapitre 00 - Introduction et Mise en Place

    1. (Included in full purchase)

      Pr sentation du cours et de la bo te outils data

    2. (Included in full purchase)

      Installer Anaconda, VS Code et Git

    3. (Included in full purchase)

      Premier projet, structure de dossier et environnement

  7. 7

    Chapitre 01 - Jupyter Notebook et JupyterLab

    1. (Included in full purchase)

      Jupyter Notebook vs JupyterLab, choisir son interface

    2. (Included in full purchase)

      Cellules, kernels et magics commands utiles

    3. (Included in full purchase)

      Widgets ipywidgets et visualisation interactive

    4. (Included in full purchase)

      Bonnes pratiques, nbformat, nbconvert et nbstripout

  8. 8

    Chapitre 02 - Gestion d'Environnements Python

    1. (Included in full purchase)

      venv vs conda vs poetry, quand utiliser quoi

    2. (Included in full purchase)

      Creer, activer et exporter des environnements conda

    3. (Included in full purchase)

      Poetry, gestion moderne des dependances Python

    4. (Included in full purchase)

      mamba, conda mais rapide pour les projets data

  9. 9

    Chapitre 03 - VS Code pour la Data Science

    1. (Included in full purchase)

      Extensions essentielles, Python, Jupyter, Pylance

    2. (Included in full purchase)

      Debugger Python pas-a-pas dans VS Code

    3. (Included in full purchase)

      Linter et formatter, Ruff, Black, isort

    4. (Included in full purchase)

      Notebooks dans VS Code, avantages et limites

  10. 10

    Chapitre 04 - Git et GitHub pour Data Scientists

    1. (Included in full purchase)

      Git de base, clone, add, commit, push, pull

    2. (Included in full purchase)

      Branches, merges et pull requests sur GitHub

    3. (Included in full purchase)

      Problematique des notebooks Jupyter en Git

    4. (Included in full purchase)

      Pre-commit hooks, nbstripout, Black, Ruff

  11. 11

    Chapitre 05 - Plateformes Cloud Colab et Kaggle

    1. (Included in full purchase)

      Google Colab, GPU gratuit et limites

    2. (Included in full purchase)

      Kaggle Notebooks et acces aux datasets

    3. (Included in full purchase)

      Synchronisation Colab, GitHub et Drive

    4. (Included in full purchase)

      Participer a sa premiere competition Kaggle

  12. 12

    Chapitre 06 - Docker pour la Reproductibilite

    1. (Included in full purchase)

      Docker en 10 minutes pour data scientists

    2. (Included in full purchase)

      Dockerfile pour un projet Python + Jupyter

    3. (Included in full purchase)

      Images jupyter/datascience-notebook pretes a l'emploi

    4. (Included in full purchase)

      docker-compose pour des stacks data science

  13. 13

    Chapitre 07 - Versioning des Donnees et des Modeles

    1. (Included in full purchase)

      Pourquoi Git seul ne suffit pas pour les donnees

    2. (Included in full purchase)

      DVC, Git pour les donnees

    3. (Included in full purchase)

      Git LFS vs DVC, quel outil pour quel usage

    4. (Included in full purchase)

      Stockage objet S3 et MinIO pour les donnees

  14. 14

    Chapitre 08 - Suivi d'Experiences ML

    1. (Included in full purchase)

      Pourquoi tracer ses experiences de machine learning

    2. (Included in full purchase)

      MLflow Tracking, journaliser parametres et metriques

    3. (Included in full purchase)

      Weights Biases, suivi et visualisation dans le cloud

    4. (Included in full purchase)

      MLflow Model Registry, versionner et promouvoir les modeles

  15. 15

    Chapitre 09 - Projet Final Pipeline ML Reproductible

    1. (Included in full purchase)

      Presentation du projet et conception

  16. 16

    Chapitre 10 - Activites et Evaluations

    1. (Included in full purchase)

      Quiz 1 – Environnements et Jupyter – 5%

    2. (Included in full purchase)

      Quiz 2 – VS Code et Git – 5%

    3. (Included in full purchase)

      Évaluation de mi-session – 25%

    4. (Included in full purchase)

      Quiz 3 – Docker, DVC et MLflow – 5%

    5. (Included in full purchase)

      Projet tudiant – 20%

    6. (Included in full purchase)

      Évaluation finale – 40%

    7. (Included in full purchase)

      Guide complet du projet final

Témoignages

Découvrez ce que nos étudiants ont à dire sur leur expérience avec nos cours en Science des Données et IA.

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