S'initier à la Data Science et à ses enjeux
Réf. 156005
La Data Science d’un monde qui change !
- Durée : 6 semaines
- Effort : 15 heures
- Rythme: Auto-rythmé
- Langues: Français
Ce que vous allez apprendre
À la fin de ce cours, vous saurez :
- Connaître les principaux concepts de la Data Science (données, variables, fouille de données, prétraitement, tests statistiques)
- Maîtriser les techniques les plus communes de la fouille de données (analyse multivariée, clustering, text mining, analyse de réseaux sociaux, etc.)
- Pouvoir distinguer, en Machine Learning, l’apprentissage supervisé de l’apprentissage non supervisé. Pouvoir positionner le Machine Learning par rapport à l’intelligence artificielle.
- Connaître les principes sous-tendant les réseaux de neurones (architecture, fonctions d’activation, backpropagation, etc.), ainsi que les applications du Deep Learning (Deep Fakes, etc.)
- Être capable de réfléchir sur les enjeux sociétaux associés au progrès de la Data Science et de l’intelligence artificielle
Description
La Big data, et plus généralement l’analyse de données, occupent une place de plus en plus importante au sein des stratégies de nombreuses organisations. Suivi de performance, analyse des comportements, découvertes de nouvelles opportunités de marché : les applications sont multiples, et intéressent des secteurs variés. Du e-commerce à la finance, en passant par les transports et la santé, les entreprises ont besoin de talents formés à la collecte, au stockage, mais aussi au traitement et à la modélisation des données.
Ce MOOC s’adresse à toute personne désireuse de découvrir les bases de la Data Science, quel que soit son niveau. Centrés sur la découverte des concepts à travers des vidéos, quiz et débats, les cours et activités permettent de s’initier aux enjeux de la collecte, analyse et gestion des données.
Format
Le MOOC composé de cinq modules de cours centrés sur la thématique des datas et de leur visualisation et d’un module de réflexion pour comprendre les enjeux de la Data Science dans le monde d’aujourd’hui. Des vidéos alternent avec des quizz, et des liens vers des ressources complémentaires sont fournis par ailleurs.
Prérequis
Ce MOOC s’adresse à tous les publics sans pré-requis
Evaluation et Certification
Les quiz vous permettront d’évaluer l’acquisition de vos connaissances.
Un Open Badge de suivi avec succès sera délivré à la fin du MOOC en cas de validation de l’ensemble des modules.
Plan de cours
- Module 1 : Concepts de base de la Data Science
- Module 2 : De la collecte à l'analyse des données
- Module 3 : Fouille de données et apprentissage non-supervisé
- Module 4 : Du Machine Learning au Deep Learning
- Module 5 : Repousser les limites de l'Intelligence Artificielle
Équipe pédagogique
Matthieu Cisel
Catégories
Dr. Matthieu Cisel s’est initié à la Data Science au cours d’un Master en Ecologie Quantitative, centré sur les statistiques, suivi d’un doctorat à l’Université Paris-Saclay fondé sur Data Mining de Learning Analytics de MOOC. Il enseigne dans le Bachelor Data Science de CY Tech les statistiques et l’analyse de données depuis 2019.
Mélusine Blondel
Catégories
Après une carrière entrepreneuriale dans l'éducation artistique, Mélusine Blondel a rejoint CYU en tant qu'ingénieure pédagogique et de formation
Établissements
Licence
Licence pour le contenu du cours
Attribution - Pas d’Utilisation Commerciale - Partage dans les Mêmes Conditions
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- Adapter — remixer, transformer et créer à partir du matériel
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- Partage dans les Mêmes Conditions — Dans le cas où vous effectuez un remix, que vous transformez, ou créez à partir du matériel composant l'oeuvre originale, vous devez diffuser l'oeuvre modifiée dans les même conditions, c'est à dire avec la même licence avec laquelle l'oeuvre originale a été diffusée.
Licence pour le contenu créé par les participants du cours
Tous droits réservés
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