01 - Introduction
02 - 1. Comprendre la data science
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02 - Découvrir la data science (3:31)
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01 - Connaître les prérequis de la formation (1:24)
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03 - Comprendre le but de la data science (2:51)
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04 - Aborder les 7 métiers de la data science (0:46)
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05 - Appréhender le cycle de vie de la data science (2:12)
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06 - Distinguer business intelligence et data science (0:59)
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07 - Éviter les biais cognitifs humains (3:54)
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08 - Défaire les mythes de la data science (3:29)
03 - 2. Découvrir le rôle du data librarian
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01 - Assurer la cohérence des données (4:29)
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02 - Utiliser la taxonomie (2:40)
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03 - Décrire les données (2:34)
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04 - Nettoyer les données (2:04)
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05 - Rendre les données anonymes (1:13)
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06 - Faciliter le stockage et l-accès (1:45)
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07 - Vérifier la mise en conformité (2:21)
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08 - Prévenir la perte de données (1:49)
04 - 3. Découvrir le rôle de data journalist
05 - 4. Découvrir le rôle du data analyst
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02 - Séparer les données (1:14)
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01 - Connaître les compétences du data analyst (1:22)
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03 - Être confronté aux probabilités (2:02)
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04 - Faire des statistiques (2:16)
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05 - Gérer les données manquantes et aberrantes (1:38)
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06 - Effectuer des projections temporelles (1:29)
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07 - Utiliser la réduction dimensionnelle (1:55)
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08 - Détecter les anomalies (2:01)
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09 - Faire du data mining (5:55)
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10 - S-initier au machine learning (3:34)
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11 - Comprendre le deep learning (5:06)
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12 - Appréhender l-ensemble learning (2:58)
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13 - Découvrir l-apprentissage par renforcement (4:46)
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14 - Mener des méta-analyses (2:19)
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15 - S-initier au text mining (1:15)
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16 - Exploiter le graph mining (6:16)
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17 - Découvrir les visuels graphiques (1:20)
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18 - Documenter les analyses (2:12)
06 - 5. Découvrir le rôle du data architect
07 - 6. Découvrir le rôle du data engineer
08 - 7. Découvrir le rôle du data steward
09 - 8. Découvrir le rôle du data archivist
10 - Conclusion
