Je ferai de l'analyse de données, science des données, programmation, saisie de données

Science des données

1. Algorithmes d'apprentissage automatique : techniques supervisées, non supervisées et par renforcement.
2. Technologies Big Data : Hadoop, Spark et plateformes cloud pour gérer de grands ensembles de données.
3. Prétraitement des données : nettoyage, normalisation, sélection de caractéristiques et transformation.
4. Apprentissage profond : réseaux neuronaux, CNN, RNN et frameworks comme TensorFlow et PyTorch.
5. Visualisation de données : création de graphiques et diagrammes significatifs avec des outils comme Tableau, Power BI ou des bibliothèques Python telles que Matplotlib et Seaborn.
6. Analyse statistique : tests d'hypothèses, analyse de régression, distributions de probabilité.
7. Traitement du langage naturel (NLP) : extraction de texte, analyse de sentiment, embeddings de mots et modélisation de sujets.
8. Analyse de séries temporelles : prévision des tendances, motifs saisonniers et détection d'anomalies.
9. Éthique de l'IA et biais : équité, responsabilité, transparence et considérations éthiques dans les modèles d'IA.
10. Évaluation et déploiement de modèles : validation croisée, tests A/B, déploiement et surveillance des modèles.

Saisie de données

1. Collecte de données : méthodes et outils pour recueillir des données, y compris enquêtes, formulaires et web scraping.
2. Précision et qualité des données : assurer la fiabilité et la qualité des données.