Data analyste par Ironhack

Module 1 (weeks 1-3) :
- Git et Version Control
- MySQL Intermediate: technologie pour créer une DataBase en langage SQL
- Tri et nettoyage des données avec Pandas (librairie Python de manipulation de DataBase et DataSet)
- Maîtrise des APIs
- Projet 1 : première application (traitement, nettoyage, transformation de données réelles)

Module 2 (weeks 4-6) : data visualization (story
- telling), statistiques déductives avec Python et Business Intelligence
- Pandas
- Data Analysis : statistiques descriptives, agrégation de données et synthétisation
- Python
- Statistiques déductives
- Introduction à la Data Visualization : librairies Matplotlib et Seaborn
- Projet 2: application complète (traitement, nettoyage, transformation, visualisation de données réelles)

Module 3 (weeks 7-9) : fondamentaux du Machine Learning
- Machine Learning: introduction au Machine Learning
- Scikit
- Learn : librairie de prédiction à partir d'une partition de données
- Machine Learning appliqué : introduction au Supervised Learning et Unsupervised Learning avec Scikit
- Learn
- Projet 3: création d'un pipeline complet de machine learning (traitement des données, visualisation, construction d'un modèle de prédiction)

- Analyser, traiter, traduire et visualiser un volume important de données
- Machine learning : interpréter les données afin d'anticiper des situations et maîtrise de Scikit
- Learn
- Maîtriser MySQL, Python, Pandas et Numpy, Matplotlib et Seaborn