Apprentissage Automatique et Science des Données : Le Guide Visuel Complet

Aperçu

Apprenez les sujets de la science des données et du machine learning avec des démonstrations simples et étape par étape ainsi que des modèles Excel conviviaux (SANS code !)

Programme

- Introduction à l'apprentissage automatique et à la science des données -- Aperçu de l'apprentissage automatique -- Concepts clés en science des données -- Applications et impact sur la vie quotidienne - Comprendre les données -- Types de données : structurées vs non structurées -- Méthodes de collecte de données -- Bases du nettoyage et de la prétraitement des données - Visualisation des données -- Importance de la visualisation des données -- Outils et techniques courants -- Création de visualisations basiques - Introduction aux algorithmes d'apprentissage automatique -- Apprentissage supervisé vs non supervisé -- Algorithmes courants : régression linéaire, arbres de décision, k-means clustering -- Introduction à l'évaluation de modèles - Construire un modèle d'apprentissage automatique simple -- Choisir les bons outils (Python, bases de R) -- Guide étape par étape pour construire un modèle -- Évaluation des performances du modèle - Introduction aux réseaux de neurones et à l'apprentissage profond -- Bases des réseaux de neurones -- Aperçu de l'apprentissage profond et de ses applications - Considérations éthiques en apprentissage automatique -- Biais dans les données et les modèles -- Problèmes de confidentialité et sécurité des données -- Implications sociales de l'IA - Outils et bibliothèques de machine learning -- Introduction aux bibliothèques populaires (Scikit-Learn, TensorFlow) -- Mise en place d'un environnement basique - Projets pratiques -- Projet de classification simple -- Analyse prédictive à petite échelle -- Narration des données et création de rapports - Résumé du cours et prochaines étapes -- Récapitulatif des concepts clés -- Ressources pour aller plus loin -- Chemins de carrière en apprentissage automatique et en science des données

Enseigné par

Maven Analytics, Chris Dutton and Joshua MacCarty

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