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COURS D'ANALYSE DE DONNÉES STATISTIQUES : Maîtriser la manipulation, l’exploration et la modélisation de données pour la prise de décision

COURS D'ANALYSE DE DONNÉES STATISTIQUES : Maîtriser la manipulation, l’exploration et la modélisation de données pour la prise de décision

Vous avez des données mais ne savez pas comment les exploiter ? Vous souhaitez prendre des décisions basées sur des faits concrets ? Ou vous êtes étudiant·e et voulez maîtriser les outils de l'analyse moderne ? Ce cours est fait pour vous. 👨‍🏫 À propos du formateur : Je suis Data Scientist et Ingénieur en Mathématiques Appliquées, diplômé de l’Université Cheikh Anta Diop (UCAD). Mon expertise repose sur une solide base en Mathématiques, Statistiques, Machine Learning et Visualisation de données. J’allie rigueur scientifique et outils modernes pour transformer des données brutes en décisions stratégiques. 🧠 Objectifs du cours : Comprendre et manipuler les données (exploration, nettoyage, visualisation) - Identifier les variables importantes et repérer les anomalies - Appliquer les méthodes statistiques et Machine Learning pour extraire de la valeur - Construire des tableaux de bord clairs et parlants pour la prise de décision - Adapter les analyses aux besoins réels d’une entreprise ou d’un projet académique 🧰 Contenu détaillé : 1. Introduction à l’analyse de données - Qu’est-ce que l’analyse de données ? - Typologie des données (quantitatives, qualitatives) - Méthodologie globale 2. Préparation des données - Nettoyage (valeurs manquantes, doublons, outliers) - Encodage des variables catégorielles - Normalisation et transformation 3. Visualisation et exploration - Graphiques de distribution, de corrélation, de tendance - Tableaux croisés, heatmaps, boxplots - Détection de patterns et d’anomalies 4. Statistique descriptive et inférentielle - Moyenne, Médiane, Ecart-type, Corrélation - Tests statistiques : Khi2, t de Student, ANOVA 5. Modélisation prédictive (ML supervisé) - Régression linéaire/logistique - Arbre de décision, Random forest, KNN, SVM - Évaluation : accuracy, recall, precision, F1-score, AUC 6. Segmentation et classification non supervisée - Clustering (K-means, DBSCAN, hiérarchique) - Réduction de dimension (ACP/PCA) 7. Projets réels (au choix) - Analyse des ventes / Churn client / Scoring de crédit / Santé publique - Ou projet personnalisé à vos propres données 💻 Outils utilisés : - Python (Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, Seaborn) - ou R (selon la préférence) - Excel, Power BI/Tableau (pour la visualisation avancée)

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Je suis ravie de mon 1er cour à distance et ma première expérience auprès de Mr Salah Eddine. A tout de suite compris mes attentes ,et explique les théories avec beaucoup facilité et clarté et très agréable. C'est un excellent enseignant je le recommande vivement. Merci encore Mr Salah Eddine

Enseignant très pédagogue, patient et à l’écoute. Les cours sont bien structurés, clairs et bien rédigés, ce qui facilite la compréhension. Il prend le temps d’expliquer, même lorsqu’il y a des difficultés. Présent et attentif aux besoins des étudiants.

Ma fille qui est en seconde année de Media Design a pris pour le moment deux cours avec Amine qui se sont très bien passés. Amine explique correctement et prends le temps de voir si l élève a bien compris. Je recommande fortement 👍

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