Formation Mathématiques pour la Data Science
| 1600€ HT / personne |
| 2 jours (14 heures) |
Présentation
Notre formation les mathétiques pour la Data Science vous préparera à résoudre des problèmes complexes nécessitant la compréhension et les opérations chiffrées.
Ce cours vous fera découvrir les bases de l’algèbre linéaire, des calculs, de la probabilité et des statistiques, essentielles pour analyser et interpréter les données.
De plus, la formation abordera des sujets plus avancés tels que la dépendance et l’indépendance probabilistes, ainsi que la régression logistique pour la classification. Vous serez initiés à l’analyse de régression pour modéliser des relations entre des variables.
Vous serez amenés à effectuer des opérations sur les vecteurs, des transformations linéaires et la multiplication matricielle, afin de monter en compétences et d’améliorer votre raisonnement logique.
Que ce soit pour l’analyse de données ou pour la création de modèles prédictifs, les mathématiques vous accompagneront dans votre carrière en data.
Objectifs
- Comprendre les fondamentaux de l’algèbre linéaire
- Appliquer les notions de probabilité et de statistiques à l’analyse de données
- Acquérir les compétences nécessaires pour mener une analyse de régression et de classification
- Maîtriser les opérations sur les vecteurs et les matrices
- Utiliser les calculs avancés pour modéliser et ajuster des fonctions aux données sur Python
Public visé
- Data scientists
- Data analysts
Pré-requis
- Avoir une base solide en mathématiques
- Connaissances de Python
PROGRAMME DE NOTRE FORMATION Mathématiques pour la Data Science
Les fondamentaux de l’algèbre linéaire
- Que sont les vecteurs ?
- Opérations sur les vecteurs
- Vecteur de mise à l’échelle
- Portée et dépendance linéaire
- Modèles généraux et moindres carrés
- Transformations linéaires
- Multiplication matricielle
- Types spéciaux de matrices
- Systèmes d’équations et matrices inverses
- Vecteurs propres et valeurs propres
Calculs avec Python
- Révision des calculs en mathématiques
- Théorie du nombre
- Nombres complexes et imaginaires
- Variables
- Fonctions
- Nombre d’Euler et logarithmes naturels
- Dérivés
- Intégrales
- Applications modernes
- Ajustement des fonctions aux données
Probabilité
- Comprendre les probabilités
- Modèles de probabilité et axiomes
- Dépendance et indépendance
Modélisations avec Python
- Installer sci-kit learn
- Décrire un ensemble de données
- Régression linéaire
- Régression polynomiale
- Régression logarithmique
- Régression exponentielle
- Introduction à l’analyse de régression
- Régression logistique et classification
Pour aller plus loin
Formation Python Analyse de données
Formation Deep Learning et réseaux de neurones
Formation Power BI
Langues et Lieux disponibles
Langues
- Français
- Anglais / English
Lieux
-
France entière
- Paris
- Lille
- Reims
- Lyon
- Toulouse
- Bordeaux
- Montpellier
- Nice
- Sophia Antipolis
- Marseille
- Aix-en-Provence
- Nantes
- Rennes
- Strasbourg
- Grenoble
- Dijon
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- Saint-Étienne
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Belgique
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Suisse
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Luxembourg
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