Ingénierie des données - de la collecte à l'analyse

Cette formation de 3 jours plonge les participants dans le domaine de l'ingénierie des données, en mettant l'accent sur le cycle de vie complet des données, de leur collecte à leur analyse. À travers des cours théoriques et des travaux pratiques, vous apprendrez à : Comprendre les concepts fondamentaux de l'ingénierie des données et leur application dans différents scénarios. Maîtriser les techniques de collecte, de nettoyage et de transformation des données. Utiliser des outils modernes d'analyse de données pour extraire des informations significatives à partir des ensembles de données. Compétences à Acquérir : Collecte et traitement de données provenant de sources diverses. Nettoyage et préparation des données pour l'analyse. Utilisation d'outils d'analyse de données pour explorer et visualiser les données. Connaissances Spécifiques : Principes de base de l'ingénierie des données et ses composantes. Techniques avancées de nettoyage et de transformation des données. Utilisation d'outils d'analyse de données tels que Pandas, NumPy, ou des outils de BI. Aptitudes Développées : Capacité à gérer efficacement le cycle de vie complet des données, de leur collecte à leur analyse. Compétences en manipulation de données pour assurer leur qualité et leur intégrité. Aptitude à extraire des insights significatifs à partir de grands ensembles de données.

Jour 1: Introduction à l'Ingénierie des Données Fondamentaux de l'ingénierie des données et ses applications. Collecte et ingestion des données à partir de différentes sources. Prétraitement initial des données pour la qualité et la cohérence. Jour 2: Nettoyage et Transformation des Données Techniques avancées de nettoyage des données pour garantir la qualité. Transformation des données pour les adapter aux besoins d'analyse. Introduction aux pipelines de données pour automatiser les processus. Jour 3: Analyse de Données et Projets Pratiques Utilisation d'outils d'analyse de données tels que Pandas pour explorer les données. Visualisation des données pour identifier des tendances et des patterns. Application des connaissances sur des projets d'ingénierie des données réels. Discussion sur les meilleures pratiques et les défis de l'ingénierie des données.

Attestation de suivi de présence

Aucun.