Cours · 7 chapitres
Machine Learning
Construis des modèles de ML classiques qui tiennent en production. Avec scikit-learn, apprends le découpage des données, l'EDA, le feature engineering et la sélection d'algorithmes en 7 chapitres praticiens.
Ce que tu sauras faire
- Formuler un problème en classification ou régression
- Découper les données sans fuite
- Réaliser une analyse exploratoire des données
- Créer des features dans des pipelines propres
- Choisir le bon algorithme scikit-learn
- Valider les modèles par validation croisée
Ce qu’il contient
- 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.
Questions fréquentes
- Qu'est-ce que j'apprendrai dans ce cours de machine learning ?
- Tu apprendras le workflow ML classique de bout en bout : découpage des données, analyse exploratoire, nettoyage des données, feature engineering, identification du type de problème et choix du bon algorithme scikit-learn. Les 7 chapitres sont construits autour de décisions pratiques orientées production.
- À qui s'adresse ce cours ?
- Il est destiné aux ingénieurs de niveau praticien qui souhaitent construire des modèles de machine learning fiables avec scikit-learn. Il convient aux ingénieurs logiciels ou data qui se lancent dans le ML, savent déjà coder et veulent un processus de modélisation structuré.
- Ai-je besoin d'expérience préalable ou de savoir coder ?
- Oui, c'est un parcours de niveau praticien : tu dois être à l'aise avec le code Python et la manipulation de données. Il suppose que tu sais exécuter du code, sans enseigner la programmation depuis zéro.
- Quelle est la durée du cours et y a-t-il un certificat ?
- Le parcours comprend 7 chapitres pour un total d'environ 140 minutes, soit environ 2,3 heures. Compléter les chapitres dans l'AI Academy te permet d'obtenir un certificat que tu peux partager.
- Ce cours est-il gratuit ?
- Non, c'est un parcours payant inclus dans l'abonnement AI Academy by Anthropos. Une fois abonné, tu as accès à l'intégralité des 7 chapitres.
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