Acquis d'apprentissage
A l’issue de cette activité d’apprentissage, l’étudiant devra être capable de:
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Utiliser Python pour l’analyse de données.
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Manipuler des ensembles de données complexes et d’y appliquer une série de processus.
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Interroger des données et fournir des réponses aux preneurs de décisions en utilisant des statistiques et des visualisations graphiques. Par exemple:
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Le nombre de pièces a-t-il plus d’impact que la surface totale sur le prix d’une maison ?
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A quel point les maisons les plus grandes sont-elles plus chères ? La relation est-elle linéaire, quadratique, … ?
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Quel est le quartier le plus chic de la ville ? Est-ce que ça a toujours été le cas ?
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Développer un modèle prédictif. Par exemple, vous pourrez développer
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Vous pourrez développer un modèle capable d’estimer le prix d’une maison à partir de différentes caractéristiques telles que sa surface, son âge, le quartier, etc.
Objectifs
Le cours a pour objectif de fournir aux étudiants les bases du langage Python pour l’analyse de données: (i) pour la préparation des données, (ii) pour l’analyse statistique des données, et (iii) pour la visualisation des données.
Contenu
Table of Contents (Tentative - Subject to Minor Changes)
Part 1. Introduction
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Introduction to Data Analytics and Python
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Getting Started with Python (Refresh)
Part 2. Statistics with Python
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Introduction to Pandas
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Data Visualization
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Descriptive Statistics
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Working with Dates
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Case Study - Cycle Sharing Scheme
Part 3. Introduction to Machine Learning
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Classification
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Classification - Case Study
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Regression
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Clustering
Mode d'évaluation
L'évaluation consiste en:
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Un projet (par groupe de 2 étudiants), basé sur le matériel vu en classe (60%).
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Une défense orale (par groupe), basée sur (i) le projet rendu par les étudiants, et (ii) les différents sujets vus en classe (40%).
Les données pour ce travail seront fournies par le professeur.
Langue d'enseignement
Anglais / English
Lieu de l'activité
NAMUR
Faculté organisatrice
Faculté des sciences économiques, sociales et de gestion
Rue de Bruxelles, 61
5000 NAMUR
Cycle
Etudes de 1er cycle