Portfolio de Science des Données : Du Dataset Kaggle à l'Application Streamlit

Se démarquer dans le domaine de la science des données exige plus que de savoir entraîner un modèle ; vous devez démontrer votre capacité à construire et à partager des applications fonctionnelles. Ce cours textuel vous guide à travers la création d'un projet complet de portfolio de science des données, et ce, à partir de zéro. Vous commencerez avec des fichiers de dataset Kaggle bruts et les transformerez en une application web interactive et déployée, en utilisant Python et Streamlit. En cours de route, vous apprendrez les pratiques de développement modernes essentielles, y compris la configuration d'environnements virtuels et l'écriture de code propre et maintenable. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux du traitement des données et des flux de travail (workflows) d'apprentissage automatique (machine learning). - Traiter et analyser des datasets en utilisant des techniques modernes de manipulation de données Python. - Construire des applications web interactives en utilisant le framework Streamlit. - Gérer les dépendances de projet avec des outils modernes d'environnement virtuel. - Déployer votre application finalisée sur le web afin que d'autres puissent interagir avec elle. - Écrire du code propre et lisible avec des indications de type (type hints) pour garantir une qualité professionnelle. Le cours commence par une introduction à la terminologie de base des données et à la configuration de l'environnement avant de passer au nettoyage pratique des données, à la construction de modèles et au développement d'applications. Vous suivrez des instructions écrites étape par étape et des extraits de code pour assembler votre projet pièce par pièce. Ce cours est conçu pour les débutants absolus et les professionnels des données aspirants n'ayant aucune expérience préalable en déploiement. Commencez dès aujourd'hui à construire votre portfolio interactif de science des données.