Choisir le bon graphique pour le bon message (storytelling avec les données).
Module 1 : Fondamentaux de la Science des Données
Ce module introductif établit les fondements conceptuels de la science des données. Il définit la discipline dans son contexte historique et interdisciplinaire, présente les rôles professionnels clés et leur collaboration, puis introduit la méthodologie structurée d'un projet de données. L'objectif est de construire une compréhension solide du domaine avant d'aborder les aspects techniques dans les modules suivants.
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Module 2 : Typologie et Collecte des Données
Ce module explore la matière première de la discipline : les données. Vous apprendrez à identifier les différents types de données et à comprendre les méthodes de collecte, qu'elles soient internes ou externes.
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Module 3 : Préparation et Nettoyage des Données
Une étape cruciale et souvent chronophage. Ce module vous enseignera les techniques indispensables pour nettoyer et préparer vos données, une condition sine qua non à toute analyse fiable.
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Module 4 : Analyse Exploratoire des Données (EDA)
Le cœur de l'analyse. Ce module vous apprendra à "dialoguer" avec vos données à travers les statistiques descriptives pour en extraire les premières informations et formuler des hypothèses.
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Module 5 : Visualisation des Données
Savoir communiquer ses résultats est aussi important que l'analyse elle-même. Ce module vous initiera aux principes de la visualisation de données et à la création de graphiques clairs et informatifs avec des outils comme Matplotlib.
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