Machine Learning en Python : créer vos premiers modèles prédictifs
Où en êtes-vous ?

Vos compétences

Pour chaque compétence, où en êtes-vous aujourd’hui ?

1Comprendre les Concepts Fondamentaux du Machine Learning et Formuler un Problème : Saisir les principes de base, les différents types d'apprentissage et savoir traduire un problème métier en un problème de Machine Learning

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2Maîtriser l'Écosystème Python pour le Machine Learning : Savoir utiliser Jupyter Notebook et les bibliothèques clés (Numpy, Pandas, Scikit-learn) pour manipuler des données et implémenter des algorithmes

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3Implémenter et Comprendre Plusieurs Algorithmes de Base : Être capable de mettre en œuvre et d'expliquer le fonctionnement de modèles comme la régression linéaire/logistique, KNN, les arbres de décision et les Random Forests

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4Évaluer la Performance des Modèles et Appliquer des Techniques de Validation : Savoir choisir les bonnes métriques, utiliser le train-test split, la cross-validation et comprendre l'optimisation des hyperparamètres

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5Effectuer les Étapes Essentielles de Préparation des Données : Savoir traiter les données manquantes/aberrantes, normaliser/standardiser les features et préparer les données pour l'entraînement des modèles

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6Comprendre le Workflow d'un Projet ML et les Pièges Courants : Connaître les étapes d'un projet, de la préparation des données à l'évaluation, et être conscient des risques comme le surapprentissage

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7Acquérir une Vue d'Ensemble des Autres Catégories d'Algorithmes et des Concepts de Déploiement : Avoir une introduction au boosting, clustering, réseaux de neurones, et aux principes de mise en production et de traitement de données spécifiques (texte, séries temporelles)

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8Avez-vous déjà été formé·e sur ce sujet ?

Non, jamaisOui, il y a longtempsOui, récemment

9À quelle fréquence utilisez-vous ces compétences ?

JamaisDe temps en tempsChaque semaineTous les jours

10Quel est votre objectif ?

Découvrir le sujetMonter en compétences dans mon posteObtenir une certificationChanger de métier / trouver un emploi

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