Reliez préparation des données et prédiction à une évaluation prudente des modèles.
Des exemples pratiques relient préparation, classification, regroupement et prévision temporelle. Les activités traitent la définition de la cible, les fuites de données, les références simples et les limites de généralisation. Utilisez des données publiques ou synthétiques et documentez incertitudes et reproductibilité.
Élaborer un plan de préparation indiquant valeurs manquantes, codage, cible et séparation des données. Distinguer classification, regroupement et prévision temporelle. Comparer un résultat à une référence et préciser les preuves nécessaires avant transfert.
Une connaissance élémentaire de Python, des tableaux et du machine learning est utile. Les activités peuvent être réalisées par écrit. Utilisez des données publiques ou synthétiques, jamais personnelles, et ne fondez pas une décision importante sur un exercice.
Aux apprenants ayant des bases et souhaitant développer des compétences pratiques en autonomie
Aux personnes qui apprennent mieux avec des exemples, des leçons guidées et de la pratique
Aux professionnels, créateurs et développeurs indépendants recherchant une méthode reproductible
La leçon 1 est gratuite
4 leçons · Intermédiaire · Cours complet.
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