Course · 7 chapters
Machine Learning
Build classical ML models that hold up in production. With scikit-learn, learn data splitting, EDA, feature engineering, and algorithm selection across 7 practitioner chapters.
What you'll be able to do
- Frame problems as classification or regression
- Split data without leakage
- Run exploratory data analysis
- Engineer features in clean pipelines
- Pick the right scikit-learn algorithm
- Validate models with cross-validation
What's inside
- 1Partitionnement des données — Train / Validation / Test, la bonne méthode
Découvre pourquoi un découpage en trois est non négociable, comment choisir les ratios, préserver la structure, respecter le temps, et prévenir les fuites qui font briller les modèles dans les notebooks mais les font échouer en production.
- 2Bonnes pratiques pour la selection de modele — Associer algorithme, donnees et objectif
Apprends le processus systematique pour choisir le bon algorithme de ML : baseline d'abord, correspondance aux caracteristiques des donnees, validation par cross-validation, et savoir quand livrer.
- 3Machine Learning : Par ici pour commencer
La carte d'orientation pour le parcours Machine Learning — pourquoi ces six chapitres vont ensemble, ce que tu pourras faire après les avoir terminés, et par où commencer.
- 4Vue d'ensemble des algorithmes — Familles sklearn, quand utiliser chacune
Associe chaque type de problème ML aux familles d'algorithmes concrètes de scikit-learn — modèles linéaires, arbres, SVM, ensembles, et plus — pour que tu choisisses le bon outil avant d'écrire une seule ligne de code.
- 5Nettoyage des Donnees & Feature Engineering
Valeurs manquantes, outliers, mise a l'echelle, encodage et assemblage de pipelines — transforme les conclusions de ton EDA en features prets pour le modele.
- 6Analyse exploratoire des données — Distributions, corrélations, anomalies
Maîtrise l’investigation systématique des jeux de données avant la modélisation — les distributions révèlent la forme, les corrélations révèlent le signal, et les anomalies révèlent ce qui doit être corrigé.
- 7Types de problèmes ML — Classification, Régression, Clustering
Apprends à identifier si ta question métier nécessite un classifieur, un régresseur ou un algorithme de clustering — la décision qui conditionne tous les choix en aval.
Frequently asked questions
- What will I learn in this machine learning course?
- You learn the classical ML workflow end to end: data splitting, exploratory data analysis, data cleaning, feature engineering, identifying the problem type, and choosing the right scikit-learn algorithm. The 7 chapters are built around practical, production-minded decisions.
- Who is this course for?
- It is aimed at engineers at a practitioner level who want to build reliable machine learning models with scikit-learn. It suits software or data engineers moving into ML who already write code and want a systematic modeling process.
- Do I need prior experience or to know how to code?
- Yes, this is a practitioner-level path, so you should be comfortable coding in Python and working with data. It assumes you can run code rather than teaching programming from scratch.
- How long is the course and is there a certificate?
- The path has 7 chapters totaling about 140 minutes (roughly 2.3 hours). Completing the chapters in the AI Academy earns a certificate you can share.
- Is this course free?
- No, this is a paid path included with an AI Academy by Anthropos subscription. Once subscribed, you get full access to all 7 chapters.
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