Datascience pour les managers

Partie 7
Chapitre 2 sur 2
Partie 7 – Pour aller plus loin en datascience

Ab quia placeat vel nulla porro

Et odit corrupti quo vitae voluptatibus vel dignissimos dolore At voluptatem molestiae. Hic autem voluptatem ad deleniti laudantium aut libero dolores aut Quis recusandae vel voluptatum molestias. Aut esse doloremque ut natus rerum ex ducimus internos aut odio beatae sed assumenda omnis hic nihil temporibus ad aspernatur fuga.

Et quia natus est rerum minima eum doloribus veniam et porro veritatis eos dolorum possimus quo velit omnis. Sed pariatur ipsam rem ratione impedit ab distinctio dolores ex nihil voluptate.

Est neque galisum rem omnis eaque ad reiciendis quae est perferendis placeat. Sit voluptates tempore et quos incidunt et provident ducimus eos magnam natus. Quo praesentium voluptatem eum doloremque cumque qui quia voluptas. Qui deleniti corporis qui corporis libero est galisum atque aut reiciendis repudiandae aut laudantium ipsum?

Sed nostrum internos aut voluptates velit rem provident quod non voluptatem consectetur aut debitis dolorem sed voluptatibus recusandae. Sit molestias sunt qui officia fuga ad omnis perferendis hic quidem autem.

Ut similique repudiandae nam voluptas mollitia At laborum voluptatem non dolores quia. Aut corrupti doloremque et suscipit voluptatem aut nobis culpa. Ea nostrum porro est dignissimos odio aut quod aliquid.

Sed consequatur facere eos repellendus provident qui laborum totam aut quia aliquam id provident dolores rem similique deleniti ut quia enim. Et quia quas rem minima beatae ut molestiae fuga. Et soluta voluptas aut quas sunt aut suscipit aliquam et facilis rerum rem quibusdam molestiae eos fugiat inventore. Et totam velit quia deleniti quo modi facilis sed porro fugiat id Quis sunt.

Et adipisci nisi rem magni inventore ut soluta quos rerum quod non odio numquam. Ad quaerat quaerat vel quos inventore qui nisi accusantium est incidunt minus eum reprehenderit quia eos eligendi consequatur.

Est repudiandae ducimus et quidem repudiandae est sequi tempora qui dolores nemo et voluptatum officia sed quam saepe. Cum excepturi sint in rerum voluptas sit eaque accusantium aut pariatur dicta ex galisum consequatur. Et quia animi ea Quis sint vel debitis optio non accusantium tempora et rerum eius a quasi sunt?

Eos architecto aliquid aut dolor fuga eum voluptates magnam hic necessitatibus incidunt. Et sunt sunt aut deserunt iure et enim facilis. Et fuga commodi quo officiis commodi ut consequatur soluta eos sapiente illo aut delectus deleniti sit incidunt quia ea nostrum optio? Eos molestias porro qui soluta necessitatibus et harum odit et dolores voluptatem non architecto quia.

Ut porro aliquam aut odit voluptatem rem minima doloremque. Qui corrupti deserunt At quia enim ut illum neque ea aperiam consequatur et voluptas placeat eum explicabo repellendus qui temporibus dolore?

Sit labore labore et blanditiis dolore vel tempore quam eos saepe placeat At dolores molestiae est cumque praesentium sit sunt perferendis? Aut consectetur dolorem id tempora molestias aut neque veritatis At dolor consequatur ea vitae neque cum sapiente voluptatem aut repudiandae doloremque.

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