Présentation Détaillée du Cours de Science des Données de freeCodeCamp

Aperçu du Cours

Ceci est une collection complète de ressources d'apprentissage en science des données de freeCodeCamp.org, couvrant un contenu exhaustif allant de la programmation fondamentale à l'analyse de données avancée. Ce système de cours est proposé via la plateforme YouTube et comprend 20 modules de cours principaux, totalisant plus de 100 heures.

Liste des Cours

1. Cours Fondamentaux en Science des Données

• Data Science in 6 hours - Full Course (5:52:09)
  • Cours d'introduction complet à la science des données en 6 heures
  • Couvre les concepts fondamentaux et les pratiques de la science des données

2. Fondamentaux des Statistiques

• Statistics - A Full University Course on Data Science Basics (8:15:04)
  • Cours universitaire complet sur les statistiques
  • Connaissances statistiques de base pour la science des données

3. Fondamentaux de la Programmation Python

• Python for Data Science - Course for Beginners (12:19:52)
  • Cours d'introduction à Python pour la science des données
  • Apprenez Python, Pandas, NumPy, Matplotlib et d'autres bibliothèques essentielles

4. Pratique de l'Analyse de Données

• Data Analysis with Python Course - NumPy, Pandas, Data Visualization (9:56:23)

  • Analyse de données avec Python
  • Se concentre sur l'apprentissage de NumPy, Pandas et la visualisation de données

• Data Analysis with Python - Full Course for Beginners (4:32:13)

  • Cours complet d'introduction à l'analyse de données avec Python
  • Inclut NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, etc.

5. Développement de Projets Pratiques

• Build 12 Data Science Apps with Python and Streamlit - Full Course (3:11:52)
  • Construire 12 applications de science des données avec Python et Streamlit
  • Expérience de développement de projets pratiques

6. Cours Intensif de Science des Données

• Data Science Hands-On Crash Course (2:21:12)
  • Cours intensif pratique en science des données
  • Maîtrise rapide des compétences clés

7. Visualisation de Données

• Data Visualization with D3.js - Full Tutorial Course (12:57:37)

  • Visualisation de données avec D3.js
  • Tutoriel complet de 13 heures

• Data Visualization with D3 – Full Course for Beginners (19:32:37)

  • Cours complet d'introduction à la visualisation de données avec D3

8. Lié au Langage R

• R Shiny for Data Science Tutorial – Build Interactive Data-Driven Web Apps (1:26:19)

  • R Shiny pour la science des données – Construire des applications web interactives basées sur les données

• R Programming Tutorial - Learn the Basics of Statistical Computing (2:10:39)

  • Tutoriel de programmation R – Apprenez les bases du calcul statistique

9. Applications dans des Domaines Spécialisés

• Python for Bioinformatics - Drug Discovery Using Machine Learning and Data Analysis (1:44:56)

  • Python pour la bioinformatique – Découverte de médicaments utilisant l'apprentissage automatique et l'analyse de données

• Intro to Data Science - Crash Course for Beginners (2:25:39)

  • Introduction à la science des données – Cours intensif pour débutants

10. Sujets Avancés

• Applied Deep Learning with PyTorch - Full Course (3:00:10)

  • Cours pratique d'apprentissage profond avec PyTorch

• Tableau for Data Science and Data Visualization - Crash Course Tutorial (4:18:50)

  • Tutoriel intensif sur Tableau pour la science des données et la visualisation de données

11. Apprentissage d'Outils Professionnels

• jamovi for Data Analysis - Full Tutorial (4:58:41)

  • Tutoriel complet sur jamovi pour l'analyse de données

• Data Analysis with Python: Part 1 of 6 (Live Course) (1:50:15)

  • Analyse de données avec Python : Partie 1 sur 6 (Cours en direct)

12. Formation Pratique

• Data Analytics Crash Course: Teach Yourself in 30 Days (38:19)

  • Cours intensif d'analyse de données : Apprenez par vous-même en 30 jours

• Data Analysis with Python for Excel Users - Full Course (3:57:46)

  • Cours complet d'analyse de données avec Python pour les utilisateurs d'Excel

13. Préparation à la Recherche d'Emploi

• Data Science Job Interview – Full Mock Interview (1:25:04)
  • Entretien d'embauche en science des données – Simulation complète d'entretien
  • Processus complet d'entretien simulé

Caractéristiques du Cours

1. Parcours d'Apprentissage Systématique

• Un parcours d'apprentissage complet, de la programmation de base aux applications avancées
• Couvre les domaines clés tels que les statistiques, la programmation, l'analyse de données et la visualisation

2. Orienté Pratique

• De nombreux projets pratiques et études de cas
• Utilisation et analyse de jeux de données réels

3. Couverture Multi-Outils

• Écosystème Python: NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Streamlit
• Langage R: Programmation R de base, R Shiny
• Outils de visualisation: D3.js, Tableau
• Apprentissage profond: PyTorch
• Analyse statistique: jamovi

4. Applications Industrielles

• Applications en bioinformatique
• Analyse de données commerciales
• Développement d'applications web
• Préparation aux entretiens d'embauche

Suggestions d'Apprentissage

Parcours pour Débutants

1. Commencez par "Data Science in 6 hours" pour établir les concepts fondamentaux
2. Apprenez les bases de la programmation Python
3. Approfondissez les cours de statistiques
4. Pratiquez avec des projets concrets

Apprentissage Avancé

1. Amélioration des compétences spécifiques (par exemple, visualisation avec D3.js)
2. Cours liés à l'apprentissage profond
3. Applications dans des domaines spécifiques (par exemple, bioinformatique)
4. Préparation aux compétences de recherche d'emploi

Résumé

Cette collection de cours offre un système d'apprentissage complet en science des données, adapté aux apprenants de différents niveaux. En étudiant systématiquement ces cours, vous pourrez maîtriser un ensemble complet de compétences, de la programmation de base à l'analyse de données avancée, jetant ainsi une base solide pour une carrière en science des données.