Faire parlerles données.
Le pôle Data Science, c'est l'endroit pour apprendre à nettoyer un fichier, à poser une bonne question à des données et à présenter une réponse que tout le monde comprend.
Préparer, explorer, modéliser.Puis expliquer simplement.
Ce que l'on fait
au pôle.
Un jeu de données brut ne dit pas grand-chose. Il y a des cases vides, des doublons, des colonnes mal nommées. Avant de parler de machine learning, il faut savoir préparer ces données proprement, parce que tout le reste en dépend.
Ensuite viennent les graphiques, les statistiques et les modèles. Une méthode simple qui fait aussi bien qu'une méthode compliquée mérite souvent d'être préférée : un modèle que personne ne comprend est difficile à défendre.
Python, R et SQL sont au cœur du pôle. Personne n'a besoin d'être expert pour commencer.
Le programme des pôles (rythme, ateliers, premiers projets) est en cours de préparation. Il sera publié ici dès qu'il sera validé par le bureau.
Rejoindre le pôle Data ScienceDeux pôles,
une même équipe.
Les deux pôles ne sont pas faits pour travailler chacun dans leur coin. Une analyse actuarielle a besoin de données propres, et une analyse de données gagne à répondre à une vraie question de risque.
Faisons connaissance
Votre prochaine idée commence ici.
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