Ce cours est né d'une citation d'Alan Turing prise (un peu trop) à la lettre :
Ne t'inquiète pas si tu as des difficultés en data, je peux t'assurer que les miennes sont bien plus importantes !
En effet, pourquoi être inquiet alors qu'Alan Turing est bien plus nul que nous quand il s'agit de manipuler des données ? Il n'y a vraiment pas de quoi manger une 🍏
Ce cours est fait pour toi si, comme moi, tu as un syndrôme de l'imposteur quand on te parle de data science. Le sujet te passione, tu peux en parler des heures mais au moment de mettre les mains dans le cambouis, ton rythme cardiaque monte à 220 et tu pers les pédales.
Sachez aussi que ce cours est un crash test. Il a été mené avec la même fougue de celui que se lance du haut d'un tremplin de saut à ski, sans avoir jamais mis des skis au pied. Il espère atterir sur ses skis mais, tout au fond de lui, il sait que la situation la plus problable, c'est celle-ci :
Tu peux suivre ce cours de deux manières différentes :
1.En lisant les leçons comme un polisson.
2.En allant dans l'Espace de Bidouille (voir le Github Codespace ⬇️) où tu pourras clicker partout (LA technique d'apprentissage) pour comprendre comment ça marche.
Tu trouveras ci-dessous la liste des leçons qu'il faut lire aveec turbulence et espièglerie, comme un polisson donc.
Lisez en diagonale, en transversale mais surtout ne lisez pas comme un bon élève. Allez là où votre oeil vous guide. C'est, à notre sens, la meilleure manière d'entretenir et développer un intérêt pour cette discipline parfois aride qu'est la science des données. Et tendre vers une passion pour elle ?
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| Interactions Homme-Données: Feuille de route - Sketchnote by @nitya |
| Numéro de la leçon | Sujet | Bloc | Objectifs d'apprentissage | Lien vers le cours | Auteurs |
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| 01 | WTF Data Science ? | Introduction | Cerner ce qu'est la science des données | leçon video | Dmitry, Arthur |
| 02 | Penser la donnée | Introduction | Être capable de modéliser le monde en données | Penser le relationnel, Penser le non-relationnel | Jasmine, Arthur |
| 03 | Réaliser les données | Introduction | (chargement...) | ... | Dmitry, Arthur |
| 04 | Remodeler sa pensée avec les données | Introduction | (chargement..) | ... | Christopher, Arthur |
| Annexe 1 | Outillage | Introduction | (chargement...) | ... | Jasmine, Arthur |
| Annexe 2 | Tambouille de données | Introduction | (chargement...) | ... ... | Dmitry |
Pour installer l'espace de bidouille, rien de plus simple, il te suffit de rentrer dans la matrice suivre le tuto (en clickant ci-dessous) ⬇️
installation_espace_bidouilles.mp4
Et de clicker ici pour rentrer dans la matrice mettre en application le tuto ⬇️
Une fois installé, rappelez-vous, clickez là où votre oeil est attiré, sans vous poser de questions.
Laissez-vous émerveiller par les visualisations qui vont apparaitre. Dans un premier temps ne cherchez pas à comprendre mais plutôt à toucher les données (avec les mains).
En data science, l'apprentissage passe par les mains, par le faire. La compréhension intellectuelle viendra après, ne vous inquiétez pas. A force de faire, vous comprendrez.