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Maîtrise de Python, DataViz
Bases solides en Machine Learning
Analyser et décomposer un incontournable de la data science : les séries temporelles
Corriger une série temporelle des variations saisonnières
Formation à la prédiction l’évolution future d’une série temporelle
Maîtriser les techniques de manipulation et prétraitement de données textes
Lire et utiliser les expressions régulières
Utiliser un modèle de Machine Learning sur données textes, domaine en pleine expansion dans la Data Analysis
Connaître les concepts fondamentaux de la théorie des graphes, discipline clé dans la Data Science
Choisir un modèle de données entre une approche par graphe et une approche tabulaire
Connaître les algorithmes les plus populaires en Machine Learning pour graphes
Séries temporelles avec statsmodels (Python)
Text Mining (Python)
Machine Learning et théorie des graphes avec NetworkX
Facultatif
16 novembre
28 décembre
3 février
18 février
5 avril
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