Preface
Préface : Fondement des Sciences des Données
Introduction
Le cours "Fondement des Sciences des Données" constitue une porte d’entrée incontournable dans l’univers de la science des données et prépare les étudiants à maîtriser les bases nécessaires pour aborder des modules avancés en analyse de données et en apprentissage automatique. Il combine une compréhension conceptuelle des principes fondamentaux de la discipline avec des bases mathématiques solides, en mettant un accent particulier sur l’algèbre linéaire, qui joue un rôle clé dans de nombreuses applications pratiques en sciences des données.
Objectifs du cours
L’objectif principal de ce cours est d’équiper les étudiants avec les connaissances essentielles pour :
- Comprendre les concepts fondamentaux des sciences des données : Définition, enjeux, applications et processus clé.
- Se familiariser avec le cycle de vie d’un projet de science des données, du nettoyage et de la préparation des données à l’analyse et à la modélisation.
- Découvrir les outils technologiques de la data science, y compris ceux liés au stockage, au traitement et à la visualisation des données.
- Appliquer les outils mathématiques nécessaires en sciences des données, avec un focus particulier sur l’algèbre linéaire et ses applications : modélisation, réduction dimensionnelle, et construction de modèles.
- Poser les bases pour des applications avancées, telles que la régression, l’analyse en composantes principales (ACP), et la décomposition en valeurs singulières (SVD).
Prérequis
Pour un apprentissage efficace et une compréhension approfondie des concepts, il est recommandé que les participants maîtrisent ou aient des connaissances de base dans les domaines suivants :
- Mathématiques : Concepts fondamentaux liés à l’algèbre linéaire, au calcul matriciel et à la résolution des équations linéaires.
- Statistiques : Connaissance des bases de la probabilité et des méthodes descriptives.
- Programmation : Familiarité avec des outils ou langages couramment utilisés en science des données, tels que Python, R, ou Matlab.
Public ciblé
Le cours est spécifiquement conçu pour :
- Les étudiants en Sciences des Données ou en Intelligence Artificielle, souhaitant construire une base théorique robuste en vue de modules avancés.
- Les professionnels en reconversion ou ceux travaillant dans des secteurs orientés données (big data, analyse des tendances, business intelligence).
- Toute personne intéressée par l’apprentissage des fondamentaux des sciences des données dans un contexte pratique et structuré.