À l'issue de cette formation, les apprenants seront capables d'appliquer des techniques de régression, de regroupement, de classification et d'ingénierie des caractéristiques à des ensembles de données réels, d'évaluer des modèles à l'aide d'indicateurs de performance et de visualiser les résultats afin d'en tirer des enseignements exploitables. Grâce à des études de cas pratiques, les apprenants comprendront non seulement les algorithmes, mais acquerront également la capacité de préparer des données, d'entraîner des modèles et d'interpréter efficacement les résultats.

Ce cours se distingue en combinant des projets pratiques avec une mise en œuvre étape par étape en Python. Plutôt que de se concentrer uniquement sur la théorie, il illustre l’apprentissage automatique à travers des études de cas concrets tels que la prédiction des salaires, l’analyse des coûts de lancement d’une start-up, la prévision de séries chronologiques, la détection de visages, la classification des fruits et la prédiction des défauts de paiement par carte bancaire. Les apprenants bénéficient d’un parcours structuré : ils commencent par les modèles de régression fondamentaux, passent ensuite au regroupement et à la classification, pour aboutir à la modélisation du risque de crédit financier à l’aide de techniques d’évaluation avancées. À l’issue de la formation, les participants seront en mesure d’exécuter en toute confiance des workflows d’apprentissage automatique en Python, d’analyser des ensembles de données variés et d’appliquer des modèles prédictifs pour résoudre des problèmes concrets issus du monde des affaires et de la recherche. Cette approche unique, axée sur l’apprentissage par projet, garantit que les apprenants développent à la fois une expertise technique et des compétences en résolution de problèmes, très prisées dans les secteurs actuels axés sur les données.