Dans ce module, vous développerez des compétences essentielles pour transformer des données brutes en formats prêts pour l'analyse - une base essentielle pour tout flux de travail de science des données. Vous maîtriserez les techniques d'importation de données à partir de diverses sources, de manipulation d'ensembles de données complexes et d'optimisation des structures de données pour l'analyse. En travaillant avec des ensembles de données du monde réel provenant de nos études de cas EngageMetrics et MediTrack, vous acquerrez une expérience pratique dans la préparation des données qui se traduit directement par des scénarios professionnels.

Dans ce module, vous apprendrez à découvrir et à communiquer des idées grâce à de puissantes techniques de visualisation des données. Vous maîtriserez les outils de visualisation statiques et interactifs, de Matplotlib et Seaborn à Plotly, tout en menant une analyse exploratoire approfondie des données. En cours d'utilisation des ensembles de données EngageMetrics et MediTrack, vous développerez les compétences nécessaires pour transformer des données complexes en histoires visuelles convaincantes qui favorisent la prise de décision.

Dans ce module, vous améliorerez vos capacités analytiques grâce à des méthodes statistiques et des procédures de test avancées. Vous apprendrez à effectuer des tests d'hypothèse, à concevoir et à analyser des tests A/B et à automatiser des flux de travail analytiques. En travaillant avec des données médicales et des employés réels, vous acquerrez une expérience pratique dans l'application de techniques analytiques sophistiquées pour résoudre des problèmes commerciaux complexes.

Dans ce module, vous apprendrez à mettre en œuvre des flux de travail professionnels en science des données à l'aide de GitHub, de la documentation assistée par l'IA et du contrôle de version stratégique. En travaillant avec le jeu de données des employés d'EngageMetrics, vous développerez des compétences essentielles pour les projets de science des données collaboratifs. Vous apprendrez les meilleures pratiques de contrôle de version pour les Bloc-notes et découvrirez comment exploiter les outils IA pour une documentation efficace. Tout au long du module, vous pratiquerez des stratégies de branchement efficaces qui aident à gérer des analyses complexes. Grâce à des laboratoires pratiques et à des scénarios du monde réel, vous acquerrez une expérience pratique qui se traduit directement par un travail professionnel en science des données. À la fin de ce module, vous serez prêt à gérer des projets collaboratifs en utilisant les pratiques de contrôle de version standard de l'industrie.

Ce module final combine pratique et évaluation ciblée pour valider vos capacités en science des données. Vous travaillerez d'abord sur un projet complet d'analyse TrendWave Media, puis vous démontrerez votre maîtrise à travers une évaluation ciblée couvrant les concepts et compétences clés de la Science des données.