Compétences pour la Data Science

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Mathématiques

Maîtrise des fonctions fondamentales des tableurs

• Fonctions de calculs
• Fonctions de recherche, de filtre
• Tableaux croisés dynamiques
• Représentations graphiques

Algorithmique et Programmation en Python

• Concepts fondamentaux (structures conditionnelles, boucles, fonctions,...)
• Strucutures de données (listes, dictionnaires, tuples, arbres, graphes, piles,...)
• Les bases de la Programmation Orientée Objet
• Algorithmique (récursivité, diviser pour régner, programmation dynamique, algorithmes gloutons,...)

Manipulation de données en Python

• Nettoyage, manipulation de données, jointures de dataframes,... (connaissance du module pandas)
• Visualisation de données (modules matplotlib, seaborn, Folium)

Interrogation de bases de données en SQL

• Requêtes classiques (SELECT...FROM...WHERE), sous-requêtes
• Jointure de tables
• Common Table Expressions (CTE)
• Window functions

Bases de Machine Learning en Python

• Module scikit-learn
• Algorithmes de régression, de classification et de clustering
• Entrainement et évaluation des modèles (validation croisée, recherche de minimisation des problèmes d'underfitting et d'overfitting)

SAP Business Objects

• Création d'univers sur Information Design Tool
• Création de tableaux de bord sur Web Intelligence

Notions de bases du logiciel Microsoft Power BI

• Importation et nettoyage de données
• Tableaux de bords
• Data Analysis Expressions (DAX)

Notions de bases du logiciel Apache Superset

• Création de Datasets et de tableaux de bord