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Que vous ayez ou pas un profil "technique" il est très probable qu'un jour ou l'autre vous devrez travailler de près ou de loin avec des projets data. Quelle meilleure façon de vous familiariser avec le langage, les étapes et les challenges des projets de data science et que de vous mettre dans les chaussures d'un professionnel de la data et d'expérimentez tout ceci par vous-même ?

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Course Access

4 heures, 30 minutes

Last Updated

28 juin 2022

Students Enrolled

20

Total Video Time

8 minutes

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Objectifs d'apprentissage

  • Découvrir les étapes d'un projet de data science
  • Comprendre l'importance de la préparation de la donnée
  • Comprendre ce qu'est le sous-entraînement d'un modèle de machine learning et comment y remédier
  • Découvrir le web scraping
  • Découvrir le feature engineering
  • Comprendre la régression et à quoi elle sert
 

Prérequis

Cette formation est ouverte à TOUS ! Aucune connaissance technique n’est requise. Votre curiosité et votre envie d’apprendre suffiront !

Modalités de participation

  • Cette formation est proposée en distanciel et en présentiel. Dans les deux cas, l’adresse (physique ou virtuel) ainsi que les horaires exacts, vous seront communiqués une fois que votre inscription sera validée.
  • Dans le cas des formations intra entreprises, elles peuvent être dispensées dans le lieu et à l’heure de votre choix, sous condition d’avoir le matériel logistique nécessaire pour le bon déroulement de celle-ci. Pour programmer une session de formation pour votre entreprise contactez-nous via la page de “Contact“.
  • Pas de limite au nombre de participants.
  • Vous n’avez pas besoin de matériel spécifique pour cette formation, mais pour réaliser le Quiz et obtenir votre Certificat, vous aurez besoin d’un téléphone mobile ou d’un ordinateur avec de préférence le navigateur Chrome.
  • Avant de s’inscrire, chaque participant peut échanger sur ses besoins de formation, à partir du formulaire accessible depuis ce lien.
  • Les personnes en situation d’handicap sont invitées à nous consulter via la page “Contact”, afin d’évaluer ensemble les possibilités d’adaptation de la formation.
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Camilo
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Fondateur Machine Learning Lab

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    • La régression non linéaire Details 00:00:00
    • La préparation de la donnée Details 00:00:00
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    • Sous-entraînement d’un modèle de machine learning Details 00:00:00
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