Analyse des données pour les ingénieurs

1. Introduction à l'analyse des données

1.1. Définition et importance de l'analyse des données

1.2. Applications de l'analyse des données en ingénierie

2. Les bases de l'analyse des données

2.1. Types de données

2.1.1. Données structurées

2.1.2. Données non structurées

2.2. Collecte de données

2.2.1. Sources de données

2.2.2. Méthodes de collecte de données

2.3. Préparation des données

2.3.1. Nettoyage des données

2.3.2. Transformation des données

3. Outils et technologies

3.1. Logiciels d'analyse de données

3.1.1. Excel

3.1.2. Python (pandas, numpy)

3.1.3. R

3.1.4. Outils de visualisation (Tableau, Power BI)

4. Techniques d'analyse de données

4.1. Analyse descriptive

4.1.1. Statistiques de base (moyenne, médiane, mode)

4.1.2. Visualisation des données (graphiques, tableaux)

4.2. Analyse exploratoire des données (EDA)

4.2.1. Techniques de détection des anomalies

4.2.2. Identification des tendances

4.3. Analyse prédictive

4.3.1. Modèles de régression

4.3.2002. Modèles de classification

4.3. Introduction aux algorithmes de machine learning

5. Études de cas pratiques

5.1. Cas d'utilisation en ingénierie

5.2. Analyse de données pour l'optimisation de processus

5.3. Prédiction de la maintenance des équipements

6. Conclusion et ressources supplémentaires

6.1. Résumé des concepts clés

6.2. Ressources pour aller plus loin

6.3. Outils et communautés en ligne