DON-01: introduction à la science des données

Un cours sur la science des données pourrait couvrir plusieurs sujets passionnants ! Voici un plan possible pour un tel cours :

1-Introduction à la science des données

• Définition de la science des données
• Importance et applications dans divers domaines
• Évolution de la science des données

2-Fondements de la science des données

• Les types de données (structurées, non structurées, semi-structurées)
• Les étapes du processus de science des données : acquisition, nettoyage, exploration, modélisation, interprétation des résultats

3-Programmation pour la science des données

• Introduction à Python ou R pour la science des données
• Manipulation de données avec des bibliothèques telles que Pandas (Python) ou dplyr (R)
• Visualisation de données avec Matplotlib (Python) ou ggplot2 (R)

4-Statistiques pour la science des données

• Concepts de base en statistiques (moyenne, médiane, écart-type, etc.)
• Tests statistiques (t-test, ANOVA, régression linéaire, etc.)
• Méthodes de statistiques descriptives et inférentielles

5-Apprentissage automatique

• Introduction à l’apprentissage automatique (supervisé, non supervisé, semi-supervisé)
• Algorithmes de classification (régression logistique, arbres de décision, etc.)
• Algorithmes de regroupement (k-moyennes, DBSCAN, etc.)
• Évaluation des modèles et sélection des caractéristiques

6-Big Data et outils de traitement

• Concepts de Big Data
• Introduction à Hadoop et MapReduce
• Outils pour le traitement de Big Data : Spark, Hive, Pig, etc.

7-Applications avancées

• Traitement du langage naturel (NLP) pour l’analyse de texte
• Réseaux de neurones et apprentissage profond

Ce cours devrait offrir une base solide en science des données, en combinant à la fois des concepts théoriques et des applications pratiques.