Introduction au Machine Learning et à l'Analyse de Données

Les compétences en science des données et en machine learning sont essentielles à la prise de décision dans le monde moderne. Ce cours offre une base solide et pratique en analyse de données et en modélisation prédictive. À la fin de ce cours, vous comprendrez l'intégralité du flux de travail des données, de la collecte et du nettoyage des données brutes à l'entraînement, à l'évaluation et à l'interprétation de modèles simples de machine learning. Vous serez prêt à aborder des problèmes de données du monde réel et à poursuivre votre parcours d'apprentissage dans des domaines spécialisés du ML. Ce que vous apprendrez : * Comprendre la terminologie fondamentale et le cycle de vie d'un projet de science des données, de la définition du problème au déploiement. * Appliquer des techniques essentielles pour le nettoyage, la transformation et l'analyse exploratoire des données (EDA). * Mettre en pratique des algorithmes fondamentaux d'apprentissage supervisé, y compris la régression linéaire et les modèles de classification de base. * Maîtriser les méthodes d'évaluation des performances des modèles, d'interprétation des métriques clés et de compréhension des pièges courants tels que le surajustement. * Configurer un environnement de base pour la manipulation et le traitement des données à l'aide de bibliothèques open-source modernes et de structures de données. Le cours commence par des concepts statistiques fondamentaux et des méthodes de préparation des données, progresse systématiquement vers la théorie et l'application pratique de la modélisation prédictive, pour se conclure par la validation et l'interprétation des modèles. Ce cours est conçu pour les débutants absolus sans expérience préalable en machine learning ou en statistiques avancées. Tous les concepts sont expliqués clairement à travers des exemples écrits et des exercices. Commencez dès aujourd'hui à construire votre boîte à outils essentielle en science des données.