Description

— DATA ANALYST ET DATA SCIENCE (Pack 22 vidéos de formation)

Plongez dans un parcours complet, pratique et orienté métier pour devenir Data Analyst / Data Scientist. Ce pack de 22 vidéos a été conçu pour vous emmener de la compréhension des données brutes à la production d’analyses actionnables et de modèles prédictifs prêts pour la mise en production — avec une forte emphase sur Python et l’écosystème data actuel.

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🎯 Objectif du pack

Vous fournir les compétences techniques et méthodologiques nécessaires pour :

• nettoyer, explorer et visualiser des jeux de données réels ;

• construire des pipelines d’analyse reproductibles en Python ;

• créer des modèles statistiques et de machine learning simples à avancés ;

• communiquer clairement les résultats (dashboards, rapports, storytelling).

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👩‍💻 Technologies & outils abordés

Le cours privilégie des outils industriels et open-source largement utilisés :

• Python (langage principal) : structure, bonnes pratiques, modules.

• Pandas / NumPy : manipulation, agrégation et traitement performant des données.

• Matplotlib & Seaborn (visualisation exploratoire) et Plotly (visualisations interactives).

• Scikit-learn : régression, classification, validation croisée, pipelines.

• Statsmodels : analyses statistiques et tests.

• Jupyter Notebook / JupyterLab : démonstrations et notebooks reproductibles.

• SQL : requêtes de base, jointures, agrégations (extraction depuis bases relationnelles).

• Git & gestion de versions (basiques) pour reproductibilité.

• Notions d’ETL et d’architecture légère pour la mise en production.

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🧭 Contenu (exemples de modules — 22 vidéos)

1. Introduction & environnement (installation Python, conda, notebooks)

2. Rappels Python pour la data (structures, listes, dicts, fonctions)

3. Pandas : importation, nettoyage et transformées (merge, groupby)

4. Traitement des valeurs manquantes et outliers

5. Feature engineering : catégorisation, encodage, normalisation

6. Visualisation EDA : Matplotlib, Seaborn — bonnes pratiques graphiques

7. Visualisation interactive : Plotly + storytelling visuel

8. Introduction à la modélisation : régression linéaire et métriques

9. Classification : kNN, logistic regression, arbre de décision

10. Validation & sélection de modèles : cross-validation, overfitting

11. Pipelines scikit-learn & transformations réutilisables

12. Feature importance & interprétabilité (SHAP / permutation)

13. Séries temporelles — concepts et modèles simples (ARIMA, rolling)

14. Clustering & segmentation (k-means, DBSCAN)

15. Techniques avancées : ensemble methods (Random Forest, XGBoost intro)

16. Introduction au Deep Learning (concepts, quand l’utiliser)

17. SQL pratique pour analystes — extraire, transformer et charger

18. Automatisation légère (scripts, tâches planifiées)

19. Packaging d’un projet data + README et bonnes pratiques Git

20. Dashboarding : étapes pour construire un tableau de bord efficace

21. Cas pratique complet 1 : analyse commerciale (KPI, cohortes)

22. Cas pratique complet 2 : projet prédictif de A à Z + présentation finale

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🛠 Projets pratiques inclus

• Nettoyage et analyse d’un dataset e-commerce (KPI, taux de conversion).

• Modèle de scoring client (classification) avec pipeline complet.

• Dashboard interactif pour suivi de vente (exportable, réutilisable).
  Chaque projet est livré avec notebook, dataset d’exemple et checklist de déploiement.

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✅ Résultats attendus (après la formation)

• Produire des analyses exploratoires robustes et réutilisables.

• Mettre en place des pipelines d’analyse (prétraitement → modèle → évaluation).

• Présenter des insights clairs via graphiques et dashboards.

• Comprendre les limites des modèles et appliquer une validation rigoureuse.

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👥 Public cible

• Débutants motivés souhaitant une montée en compétences rapide sur Python/data.

• Professionnels (marketing, finance, produit) voulant devenir autonome en data.

• Étudiants et freelance cherchant à ajouter une compétence recherchée au marché.

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🔧 Prérequis

• Connaissances de base en informatique (utiliser un terminal / installer un logiciel).

• Pas besoin d’être un expert en mathématiques — les concepts sont expliqués simplement et appliqués par la pratique.

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📦 Ce qui est fourni

• 22 vidéos structurées et téléchargeables.

• Notebooks Jupyter pour chaque module et datasets d’exemple.

• Guides pratiques : checklist projet, templates de rapport et slides.

• Fiches résumé « astuces Python » et « patterns scikit-learn ».