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Data Science & ML avec Python : Le Cours Ultime
6 students
Data Science & ML avec Python : Le Cours Ultime
Apprenez Pandas, NumPy, Scikit-Learn, TensorFlow et Keras pour des projets réels.
Created byMika Joos
Last updated 7/2025
French
What you'll learn
- Comprendre les bases de la science des données et les types de ML (supervisé, non supervisé, renforcement).
- Maîtriser statistiques descriptives, probabilités, corrélation, causalité, tests d'hypothèses et A/B testing.
- Manipuler et transformer des données avec Python : types, listes, tuples, sets, dictionnaires et compréhensions.
- Analyser des données avec Pandas : lire, explorer, nettoyer, filtrer, grouper, agréger et créer des tableaux croisés dynamiques.
- Gérer les séries temporelles efficacement avec Pandas pour l'analyse de données chronologiques.
- Réaliser des calculs numériques efficaces avec NumPy : arrays, indexation, slicing, opérations mathématiques.
- Créer des visualisations de données percutantes avec Matplotlib : lignes, barres, points, histogrammes, boxplots, subplots.
- Améliorer les visualisations avec Seaborn : intégration Pandas, pairplot, facetgrid, régressions et heatmaps.
- Comprendre les concepts clés de Machine Learning : workflow, sélection de features, overfitting et underfitting.
- Appliquer le ML supervisé avec Scikit-Learn : régression linéaire, arbres de décision, forêts aléatoires, SVM, ANN.
- Gérer la sélection de features et la réduction de dimensionnalité pour optimiser les modèles ML.
- Maîtriser les données déséquilibrées et les techniques de classification avancées.
- Comparer et évaluer des modèles ML avec des métriques pertinentes et des méthodes d'ensemble.
- Optimiser les modèles via le réglage des hyperparamètres et la validation croisée (Scikit-Learn).
- Appliquer le ML non supervisé : K-Means, clustering hiérarchique, réduction de dimensionnalité.
- Détecter les anomalies (outliers) dans les ensembles de données pour améliorer la qualité de l'analyse.
- Combiner apprentissage supervisé et non supervisé pour des solutions plus robustes.
- Introduire au Deep Learning avec TensorFlow et Keras : modèles séquentiels et fonctionnels.
- Comprendre Forward et Backpropagation, et les fonctions d'activation (ReLU, Sigmoid, Softmax).
- Réaliser le réglage des hyperparamètres pour le Deep Learning avec Optuna.
- Développer des CNNs pour la reconnaissance d'images et des modèles séquentiels (RNN, LSTM, GRU).
- Découvrir les GANs et les concepts des modèles génératifs.
- Mener un projet de Data Science de A à Z : chargement, nettoyage, visualisation, feature engineering, modélisation ML/DL.
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Course content
12 sections • 80 lectures • 9h 10m total length
Requirements
- Aucune connaissance préalable n'est requise. Je vous guiderai pas à pas à travers chaque concept.
Description
Ce cours utilise l'intelligence artificielle.
Maîtrisez la science des données — et passez du simple code aux vraies analyses.
Vous en avez assez de ne pas savoir par où commencer avec vos données, de perdre du temps à nettoyer des fichiers CSV, ou de ne pas comprendre pourquoi votre modèle ne fonctionne pas ? Ce cours va vous guider pas à pas — de vos premières lignes de code jusqu’à vos propres modèles prédictifs.
Que vous soyez débutant en Python ou que vous ayez déjà une base en programmation, ce cours vous transformera en praticien de la Data Science. Vous apprendrez à manipuler, analyser, visualiser et modéliser des données comme un professionnel.
Fini les scripts brouillons, les erreurs incompréhensibles et les heures perdues sur Google. Place à une pratique claire, structurée et efficace de la Data Science.
Ce que vous allez apprendre
Comprendre les bases statistiques essentielles à la science des données
Manipuler efficacement des données avec Pandas et NumPy
Visualiser des données avec Matplotlib et Seaborn
Construire des modèles de Machine Learning avec Scikit-Learn
Créer des réseaux neuronaux avec TensorFlow et Keras
Mettre en œuvre des projets concrets de bout en bout
Structure du cours – Ce qui vous attend
1. Introduction à la Data Science
Qu’est-ce que la science des données, pourquoi est-elle essentielle aujourd’hui, et quelles sont les compétences clés à maîtriser ?
2. Fondamentaux statistiques pour la Data Science
Apprenez les concepts essentiels : moyenne, écart-type, distributions, corrélation vs causalité, p-valeurs, A/B testing…
3. Python pour la Data Science
Maîtrisez les structures de données Python (listes, dictionnaires, ensembles, etc.) et apprenez les techniques modernes comme les compréhensions.
4. Manipulation de données avec Pandas
Importation, nettoyage, filtrage, regroupement, fusion… Vous saurez tout sur la préparation des données.
5. Calculs numériques avec NumPy
Créez et manipulez des tableaux numériques haute performance, et effectuez des calculs vectorisés.
6. Visualisation de données
Apprenez à créer des graphiques percutants avec Matplotlib et Seaborn : histogrammes, scatter plots, heatmaps, boxplots, et plus encore.
7. Machine Learning avec Scikit-Learn
Construisez des modèles supervisés et non supervisés, testez-les, optimisez-les et comprenez leurs performances.
8. Deep Learning avec TensorFlow & Keras
Créez vos premiers réseaux neuronaux, CNNs, RNNs, et explorez même les GANs pour générer vos propres données.
9. Projet final : application complète
Un projet concret où vous mettrez en œuvre tout ce que vous avez appris : nettoyage, visualisation, modélisation et prédiction.
À qui s’adresse ce cours ?
Débutants en Python curieux de découvrir la science des données
Étudiants ou professionnels souhaitant ajouter une compétence recherchée à leur profil
Développeurs autodidactes voulant structurer leur apprentissage
Toute personne voulant passer de simples analyses Excel à de vraies prédictions basées sur les données
Prérequis
Aucun ! Vous apprendrez tout étape par étape. Il vous suffit d’un ordinateur, d’une connexion internet, et de votre motivation.
Pourquoi suivre ce cours ?
Apprendre la Data Science, c’est ouvrir la porte à l’un des métiers les plus recherchés au monde. Mais ce cours ne vous enseigne pas seulement des concepts — il vous donne des compétences concrètes et pratiques, avec des outils professionnels, pour que vous puissiez les utiliser dès aujourd’hui.
Alors, prêt(e) à transformer vos données en décisions ?
Rejoignez-moi dans ce voyage passionnant — et devenez un vrai Data Scientist.
À très vite dans le cours !
– Mika
Who this course is for:
- Débutants en science des données : Toute personne désireuse d'acquérir une base solide en science des données, même sans expérience préalable en programmation ou en statistiques.
- Développeurs Python : Développeurs cherchant à étendre leurs compétences au domaine de la science des données, de l'analyse et du machine learning.
- Étudiants et chercheurs : Ceux qui ont besoin de comprendre et d'appliquer les méthodes de science des données pour leurs projets universitaires ou de recherche.
- Professionnels en reconversion : Quiconque souhaite se lancer dans une carrière en science des données et maîtriser les outils essentiels du secteur.
- Curieux de l'IA et du ML : Toute personne désireuse de comprendre les algorithmes de machine learning et de deep learning et leurs applications concrètes.
- Futurs Data Scientists : Ceux qui visent une carrière de Data Scientist et veulent maîtriser les compétences techniques demandées par les entreprises.
- Développeurs souhaitant optimiser leurs solutions avec des modèles prédictifs et de l'IA.
- Analystes de données et professionnels du BI : Ceux qui souhaitent enrichir leurs compétences en analyse de données avec des techniques avancées et le machine learning.