Data Science Essentials – Les principes fondamentaux de la science des données

Course Preamble | Préambule

Instructor | Instructeur: Patrick Boily, uOttawa, Data Action Lab

Schedule | Horaire: to be determined | à déterminer

Accompanying Videos | Vidéos complémentaires

Data Understanding, Data Analysis, and Data Science
    ■ Non-Technical Aspects of Data Work
    ■ Data Science Basics
    ■ Data Preparation
    ■ Data Engineering and Data Management
    ■ Programming Primer

The Practice of Data Visualization

Exercises | Exercices

Software Installation | Installation de logiciel:
    ■ R (en anglais)
    ■ RStudio (en anglais)

Supplemental Exercises and Guided Projects
Exercices supplémentaires et projets guidés

References | Références

Course Evaluation | Évalation du cours: (coming soon | à venir)

Session 2:
    04. Data Science Ethics | L’éthique de la science des données
    05. Analytics Workflows | Le flux de travail analytique
    06. Getting Insight From Data | Les données et les renseignements

Session 3:
    07. Data Quality and Data Wrangling | La qualité et le traitement des données
    08. Missing Values | Les valeurs manquantes
    09. Anomalous Observations | Les observations anormales

Session 4:
    10. Dimensionality and Data Transformations | La dimensionnalité et les transformations de données
    11. Data Engineering | L’ingénierie des données
    12. Data Management | La gestion des données

Course Datasets | Ensembles de données:
    ■ polls_us_election_2016
    ■ GlobalCitiesPBI.csv
    ■ 2016collisionsfinal.csv
    ■ HR_2016_Census_simple.xlsx
    ■ algae_blooms.csv
    ■ cities.txt