Notes de cours programming for data science

Un cours de Programming for Data Science est conçu pour enseigner les compétences fondamentales en programmation et en analyse de données nécessaires pour résoudre des problèmes complexes dans divers domaines. Voici une description typique des aspects couverts dans un tel cours : Objectifs du cours : Comprendre les bases de la programmation avec des langages courants utilisés en science des données, comme Python ou R. Acquérir des compétences pratiques en manipulation de données, visualisation et analyse. Apprendre les concepts fondamentaux de la science des données, y compris la gestion des données, les algorithmes et l’automatisation des tâches. Développer une pensée analytique et des compétences en résolution de problèmes. Un cours de Programming for Data Science est conçu pour enseigner les compétences fondamentales en programmation et en analyse de données nécessaires pour résoudre des problèmes complexes dans divers domaines. Voici une description typique des aspects couverts dans un tel cours : Objectifs du cours : Comprendre les bases de la programmation avec des langages courants utilisés en science des données, comme Python ou R. Acquérir des compétences pratiques en manipulation de données, visualisation et analyse. Apprendre les concepts fondamentaux de la science des données, y compris la gestion des données, les algorithmes et l’automatisation des tâches. Développer une pensée analytique et des compétences en résolution de problèmes. Structure et contenu du cours : 1. Introduction à la programmation : Concepts de base : variables, types de données, boucles, et conditions. Introduction aux langages comme Python ou R. Utilisation d'environnements de développement (Jupyter Notebook, RStudio, etc.). 2. Manipulation de données : Chargement et manipulation de fichiers (CSV, Excel, JSON). Introduction à des bibliothèques de manipulation de données comme Pandas (Python) ou dplyr (R). Nettoyage des données et gestion des valeurs manquantes. 3. Visualisation des données : Création de graphiques avec des outils comme Matplotlib, Seaborn (Python), ou ggplot2 (R). Personnalisation des visualisations pour une meilleure communication des résultats. 4. Bases des statistiques et de la probabilité : Concepts statistiques de base : moyenne, médiane, variance, etc. Introduction aux distributions de probabilité et à leur application en analyse des données. 5. Introduction aux bases de données : Concepts de base des bases de données relationnelles. Langage SQL pour interroger et manipuler les bases de données. 6. Automatisation et pipelines de données : Scripts pour automatiser les tâches répétitives. Utilisation des bibliothèques pour la gestion des flux de travail comme Airflow ou Luigi. 7. Introduction au machine learning (optionnel) : Concepts fondamentaux du machine learning. Utilisation d’outils comme Scikit-learn pour des modèles simples (régression, classification). 8. Projet final : Application des compétences apprises à un projet réel. Nettoyage, analyse, visualisation, et interprétation de données réelles. Présentation des résultats sous forme de rapport ou de tableau de bord interactif. Compétences développées : Programmation orientée données. Manipulation et transformation de données complexes. Visualisation et communication des résultats. Pensée analytique et prise de décision basée sur les données.