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Ce cours donne une vue d'ensemble de la data science moderne, également appelée science des données en français, et qui est la pratique consistant à collecter, explorer, modéliser et interpréter des données. Si le big data monopolise toutes les attentions, il existe bien d'autres domaines et concepts intéressants. Barton Poulson évoque ici des branches telles que la programmation, les statistiques, les mathématiques, le machine learning, les analyses de données, la visualisation et (oui) le big data. Il explique pourquoi les data scientists sont si demandés et décrit les compétences requises pour réussir dans les différents métiers. Il montre aussi comment collecter des données à partir de référentiels open source via des API web ou via le scraping, et présente certaines technologies (R, Python et SQL) ainsi que certaines techniques (machines à vecteurs supports et forêts aléatoires) d'analyse. À l'issue de cette formation, vous devriez mieux comprendre l'utilité de la data science pour obtenir des informations exploitables à partir des jeux de données complexes qui vous entourent.