Ects : 3

Enseignant responsable :

• LAURENT ALLO
• GREGOIRE DE LASSENCE

Volume horaire : 24

Description du contenu de l'enseignement :

• Les bases de la data (les formats des fichiers, la BI ...)
• Les environnements de données (Big Data, Distribué ...)
• Les étapes de la Data Analyse
• WebScraping et API (Beautiful Soup)
• Data Manipulation et Analyse avec Pandas et Polars
• Versioning du code et hébergement du code (Git et Github)
• Data Visualisation Théorique & Pratique (Seaborn)
• Introduction à l'IA et script python

Pré-requis obligatoires :

Python

Compétence à acquérir :

• Etre à l'aise avec les environnements de données
• Savoir utiliser le bon outil en fonction du besoin
• Savoir travaillé à plusieurs sur un projet Data
• Avoir une bonne vision de la donnée en entreprise

Mode de contrôle des connaissances :

Projet en groupe + QCM