Formation Data Science et Data Analytics

Leçon 1 • Éthique, confidentialité et fondamentaux de la gouvernance des données

Aborde l'utilisation responsable des données, les principes de confidentialité et les rôles de gouvernance au sein des organisations. Ancre la pensée éthique comme un fondement non négociable pour tous les travaux ultérieurs.

Leçon 2 • Le paysage commercial axé sur les données

Examine comment les organisations utilisent les données pour obtenir un avantage concurrentiel et améliorer les décisions. Établit le business case de l'analytique comme contexte motivant du chapitre.

Leçon 3 • Types, structures et sources de données

Couvre les données structurées, semi-structurées et non structurées ainsi que les sources de données internes et externes. Prépare les étudiants à identifier les données appropriées pour toute question commerciale.

Leçon 4 • Types d'analytique et leurs applications

Distingue l'analytique descriptive, diagnostique, prédictive et prescriptive avec des exemples commerciaux réels. Fournit une taxonomie que les étudiants appliquent tout au long du cours.

Leçon 1 • Techniques d'analyse exploratoire des données

Utilise des statistiques descriptives et des visualisations initiales pour comprendre les distributions et les relations. Guide la formulation d'hypothèses avant la modélisation formelle.

Leçon 2 • Transformation des données et création de caractéristiques

Applique la normalisation, le codage, l'agrégation et la création de variables dérivées aux données brutes. Transforme les données nettoyées en caractéristiques adaptées aux modèles de machine learning.

Leçon 3 • Conception et documentation de pipelines de données

Présente l'architecture de pipelines reproductibles, le contrôle de version pour les données et les normes de documentation. Garantit que le travail analytique est vérifiable, reproductible et prêt pour le travail d'équipe.

Leçon 4 • Méthodes de collecte et d'ingestion de données

Couvre la saisie manuelle, les importations de fichiers, les API et les requêtes de base de données comme techniques d'ingestion de données. Relie l'approvisionnement en données à la qualité de toutes les analyses ultérieures.

Leçon 1 • Échantillonnage, distributions et théorème central limite

Explique les méthodes d'échantillonnage, les distributions de probabilité clés et pourquoi le théorème central limite permet l'inférence. Fournit la base théorique pour les tests d'hypothèses abordés ensuite.

Leçon 2 • Probabilité et incertitude en entreprise

Couvre les règles de probabilité, la probabilité conditionnelle et le théorème de Bayes dans des contextes de décision commerciale. Établit la pensée probabiliste requise pour tout travail inférentiel et prédictif.

Leçon 3 • Tests d'hypothèses et signification statistique

Enseigne les hypothèses nulle et alternative, les valeurs p et les erreurs de type I et II à l'aide d'exemples commerciaux. Permet aux étudiants de valider des affirmations et d'évaluer des expériences de manière rigoureuse.

Leçon 4 • Corrélation, régression et causalité

Distingue la corrélation de la causalité et présente la régression linéaire simple et multiple. Fait le pont entre les statistiques descriptives et la modélisation prédictive abordée dans les chapitres suivants.

Leçon 1 • Concepts des bases de données relationnelles

Présente les tables, les clés, les relations et la conception de schémas comme fondement structurel du travail SQL. Garantit que les étudiants comprennent le modèle de données avant d'écrire des requêtes.

Leçon 2 • SQL avancé pour l'analytique

Présente les fonctions de fenêtrage, le classement et les opérations sur les dates/heures pour les requêtes analytiques sophistiquées. Prépare les étudiants aux rapports complexes et à l'analyse de cohorte utilisés en business intelligence.

Leçon 3 • Requêtes SQL fondamentales

Couvre les clauses SELECT, WHERE, ORDER BY et LIMIT pour récupérer et filtrer les données commerciales avec précision. Forme l'ensemble de compétences de base en requêtes développé dans chaque section SQL ultérieure.

Leçon 4 • Agrégation, regroupement et sous-requêtes

Applique GROUP BY, HAVING et les fonctions d'agrégation ainsi que les sous-requêtes pour résumer les métriques commerciales. Permet aux étudiants de calculer les indicateurs clés de performance directement à partir des données transactionnelles brutes.

Leçon 1 • Data storytelling et structure narrative

Structure les résultats analytiques en un arc narratif convaincant avec contexte, conflit et résolution. Transforme les informations brutes en recommandations commerciales persuasives.

Leçon 2 • Conception de tableaux de bord pour les publics métier

Applique les principes de hiérarchie de mise en page, de sélection des KPI et d'interactivité pour construire des tableaux de bord exécutifs. Relie les compétences en visualisation aux besoins réels de communication avec les parties prenantes.

Leçon 3 • Présentation des informations aux parties prenantes non techniques

Couvre les stratégies de simplification, la gestion des questions et l'adaptation du contenu technique pour les publics exécutifs. Garantit que la valeur analytique n'est pas perdue dans la traduction pour les décideurs.

Leçon 4 • Types de graphiques principaux et quand les utiliser

Enseigne les graphiques à barres, linéaires, de dispersion, circulaires et les cartes thermiques avec des conseils sur les contextes commerciaux appropriés. Construit un vocabulaire visuel pratique que les étudiants utilisent tout au long du cours.

Leçon 1 • Évaluation, sélection et déploiement de modèles

Enseigne la validation croisée, le réglage des hyperparamètres et la comparaison de modèles pour sélectionner des modèles prêts pour la production. Couvre les considérations de déploiement, y compris la surveillance et la détection de la dérive du modèle.

Leçon 2 • Apprentissage non supervisé et segmentation client

Applique le clustering k-means, le clustering hiérarchique et la réduction de dimensionnalité pour découvrir des modèles cachés. Permet la segmentation du marché, la détection d'anomalies et les stratégies de recommandation de produits.

Leçon 3 • Concepts de machine learning et adéquation commerciale

Définit l'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement et mappe chacun à des problèmes commerciaux courants. Établit quand le ML ajoute de la valeur par rapport aux cas où une analytique plus simple suffit.

Leçon 4 • Apprentissage supervisé : modèles de classification

Couvre la régression logistique, les arbres de décision et les forêts aléatoires pour prédire des résultats commerciaux catégoriels. Enseigne l'entraînement, la validation et l'interprétation des modèles en termes commerciaux.

Leçon 1 • Analytique en libre-service et accès gouverné

Équilibre l'autonomie des utilisateurs avec la gouvernance des données via un contrôle d'accès basé sur les rôles, des ensembles de données certifiés et une surveillance de l'utilisation. Permet aux utilisateurs métier d'explorer les données en toute sécurité sans goulots d'étranglement informatiques.

Leçon 2 • Couche sémantique et modélisation des données

Couvre les mesures calculées, les hiérarchies et les relations au sein d'une couche sémantique BI pour des métriques cohérentes. Garantit que tous les rapports s'appuient sur une définition unique et gouvernée des KPI métier.

Leçon 3 • Architecture BI et entrepôt de données

Explique la conception d'entrepôts de données, les schémas en étoile et en flocon, et les pipelines ETL vs. ELT. Fournit le contexte architectural pour toute configuration d'outil BI qui suit.

Leçon 4 • Optimisation des performances et passage à l'échelle en BI

Aborde la performance des requêtes, les tables d'agrégation, l'actualisation incrémentielle et la planification de la capacité pour les grands ensembles de données. Prépare les étudiants à maintenir les systèmes BI à mesure que les volumes de données et le nombre d'utilisateurs augmentent.

Leçon 1 • Intelligence décisionnelle et prise de décision augmentée

Intègre les sorties du ML, les modèles d'optimisation et le jugement humain dans des flux de décision structurés. Fait passer les étudiants du reporting d'informations à l'amélioration active des décisions organisationnelles.

Leçon 2 • Feuille de route d'analytique et priorisation

Enseigne la notation des cas d'utilisation, l'allocation des ressources et la construction de feuilles de route par phases alignées sur la stratégie commerciale. Permet aux étudiants de prioriser les investissements dans l'analytique pour un retour organisationnel maximal.

Leçon 3 • Mesure du retour sur investissement et de l'impact commercial de l'analytique

Applique des cadres de mesure de la valeur pour quantifier les économies de coûts, l'augmentation des revenus et la réduction des risques issus de l'analytique. Équipe les étudiants pour justifier les investissements dans l'analytique auprès des parties prenantes exécutives et financières.

Leçon 4 • IA responsable et gouvernance éthique à grande échelle

Étend l'éthique fondamentale à la gouvernance d'IA en entreprise, l'explicabilité des modèles et la conformité réglementaire. Garantit que les déploiements d'analytique avancée restent dignes de confiance, équitables et vérifiables.