Yeabsera - Prof de programmation - Paris 19e
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  • Programmation
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Data scientist en assurance et banque. Je propose des cours sur l'utilisation de l'intelligence artificielle et du machine learning dans différents domaines, notamment dans : le Marketing, la Finance,

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Recommandé

Yeabsera un professeur apprécié par sa communauté. Il a été recommandé pour son sérieux, sa pédagogie et la qualité de ses cours. Un bon choix pour progresser en toute confiance.

À propos de Yeabsera

Je suis titulaire d'une licence en mathématiques et j'ai deux ans d'expérience en analyse de données pour la prise de décision en entreprise. Actuellement, je travaille comme ingénieure en finance et actuaire. J'accorde une grande importance aux décisions basées sur les données, ce qui a motivé mon choix de carrière.

Mon expérience m'a permis de développer des compétences techniques dans les domaines de l'assurance, du marketing, de la finance et autres. De plus, j'ai enseigné les mathématiques pendant quatre ans, ce qui m'a donné une passion pour le partage de mes connaissances.

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À propos du cours

  • Primaire
  • Collège
  • Seconde
  • +9
  • niveaux :

    Primaire

    Collège

    Seconde

    Première

    Terminale

    BTS

    Supérieur

    Formation pour adultes

    Débutant

    Intermédiaire

    Avancé

    Enfants

  • French

Toutes les langues parlées pour le cours :

French

Objectif : Avoir un aperçu de la manière dont les analyses avancées peuvent être utilisées pour optimiser les décisions commerciales dans, par exemple, le marketing, la finance, la logistique, les ressources humaines, etc.

Nous allons voir à travers études de cas et applications pratiques les parties suivantes :

I/ Fondamentaux de Python (2 jours)

Syntaxe de Base et Structures de Données

Variables, boucles, instructions conditionnelles.
Listes, tuples, dictionnaires.
Manipulation des Données avec NumPy et Pandas

II/ Opérations sur les tableaux avec NumPy.
Manipulation et gestion des données avec les DataFrames Pandas.

Collecte et Préparation des Données
Sources et Types de Données
Nettoyage et Prétraitement des Données
Caractéristiques pour la Modélisation Prédictive

III/ Techniques d'Analyse Avancée (7 jours)
Machine Learning Algorithms
Apprentissage Supervisé
Apprentissage Non Supervisé
Méthodes d'Ensemble

Modélisation Prédictive
Sélection de Modèles et Métriques d'Évaluation
Prévision des Séries Temporelles
Détection des Anomalies

IV/ Interprétation des Résultats (2 jours)
Déploiement et Surveillance des Modèles
Interprétation des Résultats d'Analyse

J'ai deux ans d'expérience dans le Advanced Analytics in Business and Big Data Platforms & Technologies. Mon expérience m’a permis de développer mes compétences techniques dans le domaine, mais aussi et surtout mes compétences pédagogiques.

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