Programme de Formation
5
module(s)
Durée totale : 5400
Un cours complet de 90h pour maîtriser le Machine Learning classique avec scikit-learn — régression, classification, clustering, pipelines et projet capstone de prédiction de churn.
Module 1 : Apprentissage supervisé : régression
1080
Prédire un nombre — prix, demande, consommation — avec les modèles de régression. 9 leçons sur la régression linéaire, polynomiale, régularisée et leurs métriques.
Module 2 : Apprentissage supervisé : classification
1320
Prédire une classe — spam, fraude, diagnostic, intention d'achat. 11 leçons sur les grands algorithmes de classification, leurs métriques et le traitement des classes déséquilibrées.
Module 3 : Apprentissage non supervisé
1080
Découvrir des structures cachées dans des données sans étiquettes — clustering, réduction de dimension, détection d'anomalies. 10 leçons pour explorer l'inconnu.
Module 4 : Bonnes pratiques et pipelines
840
Industrialiser votre démarche ML — pipelines, cross-validation, feature engineering, tuning d'hyperparamètres, interprétabilité. 8 leçons pour passer du prototype au professionnel.
Module 5 : Projet capstone intégrateur
1080
Un projet complet de prédiction de churn — de la donnée brute à la publication sur GitHub et Kaggle. 9 leçons pour mettre en œuvre tout ce que vous avez appris.
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