Data Science - level I : Beginner

Ce cours est le premier d'une série de trois cours portant sur la science des données. Le cours initiera le participant aux concepts d'extraction, de transformation et de chargement de données à l'aide du langage Python et du module Pandas.

Le cours explorera également les concepts de stockage de données dans des bases de données relationnelles (SQL), de l'utilisation d'API, de JSON et de moissonnage Web de base. Au-delà des concepts ETL (extraction, transformation et chargement de données), le cours présentera également les bases de la visualisation des données et des concepts statistiques. Le cours se conclura par une initiation à la régression linéaire simple et au partitionnement en k-moyennes.

Sujets couverts:

• Initiation aux processus ETL et à la préparation préalable des données (data wrangling) en utilisant Python
• Utilisation du module Pandas pour explorer les données
• Utilisation des bases de données et de SQL
• Initiation aux API
• Initiation au moissonnage statique du Web
• Initiation à la visualisation des données à l'aide de Matplotlib
• Aperçu de la régression linéaire simple et des techniques de partitionnement en k-moyennes

Les conditions d'admission et la procédure d'inscription varient d'un cégep à l'autre pour les formations menant à une AEC.

Vous devez cependant vous attendre à devoir fournir certains documents tels que : un certificat de naissance, des preuves de scolarité (diplômes d’études secondaires, collégiales, etc.), des relevés de notes, une évaluation comparative ou des diplômes étrangers (si applicable), un curriculum vitae (CV), etc.

Pour les personnes nées à l’extérieur du Canada, vous devrez fournir une preuve de citoyenneté canadienne ou de résidence permanente.

Pour connaitre tous les détails à propos de la formation consultée, visitez le site Web des établissements qui l'offrent en vous aidant des informations qui apparaissent plus bas dans cette page.