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Formation Mathématiques pour la Data Science

Prix	1600€ ^HT / personne
Durée	2 jours (14 heures)

Présentation

Notre formation les mathétiques pour la Data Science vous préparera à résoudre des problèmes complexes nécessitant la compréhension et les opérations chiffrées.

Ce cours vous fera découvrir les bases de l’algèbre linéaire, des calculs, de la probabilité et des statistiques, essentielles pour analyser et interpréter les données.

De plus, la formation abordera des sujets plus avancés tels que la dépendance et l’indépendance probabilistes, ainsi que la régression logistique pour la classification. Vous serez initiés à l’analyse de régression pour modéliser des relations entre des variables.

Vous serez amenés à effectuer des opérations sur les vecteurs, des transformations linéaires et la multiplication matricielle, afin de monter en compétences et d’améliorer votre raisonnement logique.

Que ce soit pour l’analyse de données ou pour la création de modèles prédictifs, les mathématiques vous accompagneront dans votre carrière en data.

Objectifs

Comprendre les fondamentaux de l’algèbre linéaire
Appliquer les notions de probabilité et de statistiques à l’analyse de données
Acquérir les compétences nécessaires pour mener une analyse de régression et de classification
Maîtriser les opérations sur les vecteurs et les matrices
Utiliser les calculs avancés pour modéliser et ajuster des fonctions aux données sur Python

Public visé

Data scientists
Data analysts

Pré-requis

Avoir une base solide en mathématiques
Connaissances de Python

PROGRAMME DE NOTRE FORMATION Mathématiques pour la Data Science

Les fondamentaux de l’algèbre linéaire

Que sont les vecteurs ?
- Opérations sur les vecteurs
- Vecteur de mise à l’échelle
Portée et dépendance linéaire
Modèles généraux et moindres carrés
Transformations linéaires
Multiplication matricielle
Types spéciaux de matrices
Systèmes d’équations et matrices inverses
Vecteurs propres et valeurs propres

Calculs avec Python

Révision des calculs en mathématiques
- Théorie du nombre
- Nombres complexes et imaginaires
- Variables
- Fonctions
- Nombre d’Euler et logarithmes naturels
- Dérivés
- Intégrales
Applications modernes
Ajustement des fonctions aux données

Probabilité

Comprendre les probabilités
Modèles de probabilité et axiomes
Dépendance et indépendance

Modélisations avec Python

Installer sci-kit learn
Décrire un ensemble de données
Régression linéaire
Régression polynomiale
Régression logarithmique
Régression exponentielle
Introduction à l’analyse de régression
Régression logistique et classification

Pour aller plus loin

Formation Python Analyse de données

Formation Deep Learning et réseaux de neurones

Formation Power BI

Télécharger le plan du cours

Langues et Lieux disponibles

 Langues

Français
Anglais / English

 Lieux

France entière
- Paris
- Lille
- Reims
- Lyon
- Toulouse
- Bordeaux
- Montpellier
- Nice
- Sophia Antipolis
- Marseille
- Aix-en-Provence
- Nantes
- Rennes
- Strasbourg
- Grenoble
- Dijon
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- Angers
Belgique
- Bruxelles
- Liège
Suisse
- Genève
- Zurich
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Luxembourg

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