Les fondamentaux de la Data Science Théorie

Présentation au sujet: "Les fondamentaux de la Data Science Théorie"— Transcription de la présentation:

1 Les fondamentaux de la Data Science Théorie
Didier Gaultier, directeur de la practice Data Science & Connaissance Client, professeur à l’EPF et ESCP

2 Overview du module théorique
Cette formation est la première partie d’une formation en deux modules A qui est destiné le stage : Consultants BI avancés Consultants Big Data Consultants Data Science débutants Direction des études Direction des études quantitatives Responsables de projets en lien avec la Data Responsables Big Data Directeurs des systèmes d’information Chief Data Officers Data stewarts Ce qui vous apporte ce stage : Un premier niveau de maitrise des concepts de base de la Data Science, des statistiques et du Machine learning La maitrise du vocabulaire relatif à la Data Science, la statistique, le machine learning, l’intelligence artificielle La capacité de comprendre la démarche Data Science, et de l’utilisation des familles d’algorithmes La capacité de dialoguer avec des Data Scientists La connaissance des fondamentaux de la statistique 09/11/2018 Fondamentaux de la Data Science

3 Plan de cours de la partie 1
Définition de la Data Science, de la statistique, du machine learning Enjeux et méthodologie Data Science dans l’entreprise Les domaines d’utilisation de la Data Science et exemples de Use Case Epistémologie, dates clés et faits marquants de la Data Science Le vocabulaire statistique et Data Science Les différents types de données et de variables La statistique descriptive uni-variée, bi variée et multi-variée Introduction à la statistique inférentielle (test d’hypothèse…) Méthodes explicatives et prédictives Mise en œuvre et applications Panorama et benchmark des outils du marché Conclusion 09/11/2018 Fondamentaux de la Data Science