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Apprendre.
  • M1 · toutes les matières15 matières : Préparation de données, API & sécurité, CI/CD, Docker, Merise, Dataviz, KNIME, ML appliqué : projet LoL, SQL & UML, SQL avancé, Machine Learning, Git, IA frugale & responsable, Qualité des données, MathématiquesAnnée
  • M2 · toutes les matières4 matières : Deep Learning, AI Act, Comex & Fundraising, Gouvernance & DataMeshAnnée
  • Deep LearningM2 · 4 modules · Réseaux de neurones, CNN, texte, modèles génératifs.Matière
  • Préparation de donnéesM1 · 3 modules · Nettoyer, transformer et fusionner des données avec Python.Matière
  • API & sécuritéM1 · 2 modules · Consommer, concevoir et sécuriser des API.Matière
  • CI/CDM1 · 1 module · Intégration et livraison continues.Matière
  • DockerM1 · 3 modules · Conteneurs, images, volumes, réseaux, Compose.Matière
  • MeriseM1 · 2 modules · Modéliser une base : MCD, MLD, MPD.Matière
  • DatavizM1 · 2 modules · Visualiser pour comprendre et décider.Matière
  • KNIMEM1 · 1 module · Explorer et nettoyer des données en workflow.Matière
  • ML appliqué : projet LoLM1 · 2 modules · Du besoin métier au POC de vision par ordinateur.Matière
  • SQL & UMLM1 · 3 modules · Modèles UML et requêtes SQL.Matière
  • SQL avancéM1 · 3 modules · Jointures, fenêtres, CTE, optimisation.Matière
  • Machine LearningM1 · 3 modules · Régression, classification, segmentation, projet.Matière

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Partie 2 · Python et projet

Le projet final : objectifs et étapes

Le Projet Dataviz demande de choisir, préparer et exploiter un ou plusieurs jeux de données pour répondre à une problématique, présenter les résultats de façon synthétique et visuelle, et mettre en pratique Python, préparation de données et dataviz. Exemples de problématiques :

  • Santé : l'éloignement géographique aggrave-t-il les inégalités d'accès aux médecins en France ?
  • Immobilier : comment la hausse des prix du logement a-t-elle exclu les ménages modestes depuis 5 ans ?
  • Alimentation : les produits étiquetés « Bio » sont-ils réellement meilleurs pour notre santé ?
Choisirles donnéesComprendre, analyser,préparer, visualiserPrésenter~ 1 jour~ 3 jours~ 1 jour

Étapes : choisir les jeux de données (idéalement plusieurs) · identifier une ou plusieurs problématiques (~ 1 jour) ; comprendre et importer, analyser et préparer, produire indicateurs et graphiques (~ 3 jours) ; présenter aux autres groupes (~ 1 jour).

Vérifie que tu as compris

Combien de jours le projet prévoit-il pour comprendre, analyser, préparer les données et produire les graphiques ?

Organisation : groupes de 2 ou 3 personnes ; le formateur joue le rôle de coach pour aider les groupes à avancer et débloquer ; présentations le vendredi après-midi à 14 h.

Vérifie que tu as compris

Quelle est la taille d'un groupe de projet ?