Data Science

Principales méthodes et techniques utilisées en data science

En quoi consiste la data science ?

un ensemble de méthodes interdisciplinaires visant à extraire de la valeur à partir des données à l’aide des statistiques et de l’apprentissage automatique.

1

Compréhension du problème

Définition des objectifs et métriques de succès

2

Collecte des données

Acquisition depuis diverses sources (bases de données, APIs, fichiers)

3

Nettoyage et préparation

Gestion des valeurs manquantes, normalisation et feature engineering

4

Exploration et analyse

Statistiques descriptives et visualisations pour comprendre les données

5

Modélisation

Sélection et entraînement d'algorithmes de machine learning

6

Évaluation et déploiement

Validation des résultats et intégration dans les processus métiers

Statistiques descriptives et inférentielles

Outils fondamentaux pour explorer et analyser les données

Statistiques descriptives

Statistiques descriptives

  • Moyennes, médianes, écart-types
  • Histogrammes pour résumer et explorer les données
  • Mesures de tendance centrale et de dispersion
Statistiques inférentielles

Statistiques inférentielles

  • Tests d'hypothèses
  • Intervalles de confiance
  • Inférences sur des populations à partir d'échantillons

Apprentissage supervisé

Modèles entraînés sur des données étiquetées

Régression

Régression

  • Prédiction de valeurs continues
  • Régression linéaire
  • Régression polynomiale
Classification

Classification

  • Arbres de décision
  • Forêts aléatoires
  • SVM et réseaux neuronaux

Apprentissage non supervisé

Découverte de patterns dans des données non étiquetées

Clustering

Clustering

  • Algorithme K-means
  • Segmentation des données en groupes similaires
  • Analyse de similarité
Réduction de dimensionnalité

Réduction de dimensionnalité

  • Analyse en Composantes Principales (PCA)
  • Réduction du nombre de variables
  • Préservation de l'information essentielle

Autres méthodes avancées

Apprentissage semi-supervisé

  • Combine données étiquetées et non étiquetées
  • Améliore les performances des modèles
  • Réduit le besoin en données annotées

Apprentissage par renforcement

  • Maximisation de récompenses
  • Applications dans les jeux et la robotique
  • Exploration vs exploitation

Traitement du langage naturel (NLP)

  • Tokenisation, analyse de sentiment
  • Modélisation de topics
  • Reconnaissance d'entités

Réseaux neuronaux et deep learning

  • CNN pour les images
  • RNN pour le texte et la parole
  • Architectures profondes