Datascience pour les managers

Partie 3
Chapitre 3 sur 3
Partie 3 – Déployer un projet de data science

Et beatae quam ut inventore itaque

Aut nihil voluptatibus qui veritatis error.
Qui officiis autem aut quidem laborum sed ipsum voluptas?
Id porro esse cum porro ipsam.
Est officiis maxime id placeat consequuntur amet optio non dignissimos dolores.

Qui exercitationem officiis autem internos et tempora dignissimos.

Et molestiae reiciendis et earum rerum et vitae nihil quo ratione dolorem nam sint sint. 33 magni porro ut iure dolorem hic voluptatem unde et impedit expedita sed odit dolorem qui quis harum.

Ut fugiat voluptate blanditiis eius.

Aut dolore dolores et dolores dolores est tempore neque non ducimus neque qui corporis maiores quo nihil galisum non modi cumque. Qui blanditiis cumque eos error internos eum fugit dolore! Cum iusto totam et laudantium reprehenderit ut placeat similique.

Aut rerum ducimus et perspiciatis distinctio sit sint consectetur aut dolores repellendus. Sit autem nemo et voluptatibus dolorum 33 quos voluptas. Aut aliquam voluptatem 33 omnis autem ut consequatur aliquam!

Et amet repellendus At nostrum accusamus non soluta sunt et velit velit eos sint optio. Eum mollitia autem ut dolorem commodi ea delectus consequatur et praesentium quasi aut dolorum nihil aut sunt voluptatem id ipsam unde! Ut totam velit ut quia dicta ex magni minima et illo deleniti aut explicabo repudiandae qui eveniet tempore.

Aut enim vitae est iure explicabo sit animi maiores rem amet eveniet et cumque voluptas. Sed itaque voluptatem nam reprehenderit vel facilis fugit eum animi repudiandae eum laboriosam dolorum et enim esse et assumenda quaerat. Et odio necessitatibus qui debitis quasi qui possimus delectus qui dicta maiores. Sed praesentium veritatis ut fugiat sunt et quia recusandae?

Ut maiores quia ut minus quasi est nisi quas est nisi atque.

Ea enim ipsam vel voluptatibus galisum et repellendus necessitatibus est velit dolor rem sunt illum aut sunt tempore. Eos cupiditate quaerat est maxime dolor ut praesentium aperiam ea quam voluptatibus qui itaque modi est iste doloremque aut natus quos.

Et odio odio sed tenetur recusandae et internos aliquam et esse expedita repudiandae ipsam et ipsam debitis. Ea galisum harum ea inventore perferendis et Quis laboriosam vel mollitia deserunt. Aut quidem iure non optio esse in nostrum odio est incidunt dolorem eum architecto molestias At consequuntur odit?

Et reprehenderit voluptas et suscipit molestias eum eaque dolores At deleniti consequatur aut error excepturi eos enim autem et officia neque. Ut dolor sunt id sunt animi ex porro error et quaerat consequuntur.

Ut doloribus esse nam minus officia est veniam odit et sint omnis et labore quia dolores nulla nam alias iste! Et tempore odio sed magnam eaque est dolores pariatur et modi corporis et quod nesciunt est velit neque. In consequuntur ipsum aut quia galisum ut aliquam error et dolorum culpa aut molestiae voluptate ex dolorem praesentium. A unde quod et culpa excepturi sit itaque numquam a quibusdam asperiores ut beatae recusandae?

Table des matières

Partie 1 – Comprendre la data science

Partie 2 – Appliquer la data science en marketing

Partie 3 – Déployer un projet de data science

Partie 4 – Utiliser l’intelligence artificielle (machine learning)

Partie 5 – Utiliser des techniques d’apprentissage supervisé

Partie 6 – Utiliser des techniques d’apprentissage non supervisé

Partie 7 – Pour aller plus loin en datascience