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Ce MOOC créé par l'équipe pédagogique du Diplôme Universitaire (D.U.) Data Analyst de CY Tech 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. Il permet aussi aux personnes intéressées par le D.U. d'avoir un premier aperçu des enseignements dispensés au cours de ce programme.
What you will learn
At the end of this course, you will be able to:
- 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.), ainsique 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
Format
Ce MOOC est composé de cinq modules de cours thématiques, ainsi que d’un module de réflexion pour aller plus loin dans la compréhension des enjeux de la Data Science dans le monde d’aujourd’hui. Vidéos, quiz et débats sont autant d’outils qui vous permettront de développer ou approfondir vos connaissances.
Tous les modules seront mis en ligne simultanément, vous permettant de suivre les cours à votre rythme. Les thématiques sont indépendantes, afin de vous permettre d’adapter l’ordre et les thématiques à suivre en fonction de vos centres d’intérêt.
Course plan
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
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