Durée: 12 mois
Rubrique: Responsable ingénierie
L'analyse des données est une discipline fondamentale dans de nombreux domaines, allant de l'ingénierie à la recherche en sciences sociales. Voici un résumé des concepts clés abordés dans ce cours.
L'analyse des données est la pratique consistant à inspecter, nettoyer et modéliser des données dans le but de découvrir des informations utiles, produire des conclusions et soutenir la prise de décision. Elle est cruciale pour comprendre les tendances et les motifs cachés dans des ensembles de données volumineux.
Les applications de l'analyse des données en ingénierie sont variées et incluent la prédiction de la maintenance des équipements, l'optimisation des processus et l'amélioration de la qualité des produits.
Les données peuvent être classées en deux grandes catégories : Données structurées : Formatées et organisées de manière prévisible, comme les bases de données relationnelles. Données non structurées : Non formatées ou moins organisées, comme les vidéos, les images, et les textes.
La collecte de données est une étape essentielle et peut se faire via diverses sources telles que des capteurs, des bases de données publiques, ou des enquêtes. Les méthodes incluent l'observation directe, les enquêtes et les systèmes automatisés.
Avant l'analyse, il est crucial de préparer les données. Cela comprend le nettoyage des données pour corriger ou supprimer les valeurs aberrantes, et la transformation pour structurer les données de manière appropriée.
Les outils courant incluent Excel pour les analyses de base, Python (pandas, numpy), R, et des outils de visualisation comme Tableau et Power BI. Ces outils facilitent les tâches d'analyse, de visualisation et de modélisation.
L'analyse descriptive comprend les statistiques de base (moyenne, médiane, mode) et la visualisation des données à travers des graphiques et des tableaux pour résumer les caractéristiques principales des données.
L'EDA permet de détecter des anomalies et d'identifier des tendances cachées dans les données, souvent à l'aide de visualisations et de techniques statistiques.
Parmi les méthodes de l'analyse prédictive, on retrouve les modèles de régression et les modèles de classification, ainsi que l'introduction aux algorithmes de machine learning pour prédire des résultats futurs basés sur des données historiques.
Divers cas pratiques démontrent comment l'analyse des données peut être appliquée pour optimiser les processus, améliorer l'efficacité, et prédire la maintenance nécessaire des équipements.
Un résumé des concepts clés permet de fixer les connaissances acquises et des ressources supplémentaires offrent des opportunités pour approfondir le sujet.