Maîtrisez l'ensemble du processus de prédiction des prix immobiliers à l'aide de la régression linéaire en Python, grâce à une expérience d'apprentissage pratique axée sur des projets. Dans ce cours, vous apprendrez à préparer des ensembles de données immobilières, à appliquer des techniques de prétraitement et de transformation des données, à créer des caractéristiques pertinentes, à réaliser une analyse exploratoire des données et à construire des modèles prédictifs à partir de l'ensemble de données « Ames Housing ». Vous évaluerez également la multicolinéarité à l’aide du facteur d’inflation de variance (VIF) et analyserez la précision des prédictions grâce à des pratiques reconnues d’évaluation de modèles.

Conçu pour les débutants en science des données ainsi que pour les apprenants souhaitant renforcer leurs compétences en apprentissage automatique, ce cours vous guide pas à pas, de la mise en place du projet et de la compréhension de l’ensemble de données à l’ingénierie des caractéristiques, en passant par l’analyse de corrélation, la modélisation par régression et l’évaluation des modèles. Chaque module s’appuie sur le précédent, vous aidant ainsi à développer une approche structurée de l’analyse prédictive à l’aide de données immobilières réelles. Ce qui distingue ce cours, c’est son approche pratique de bout en bout, qui reflète un véritable workflow de modélisation prédictive. Plutôt que de vous concentrer sur des concepts isolés, vous appliquerez chaque technique dans le cadre d’un projet complet de prédiction des prix immobiliers, acquérant ainsi une expérience pratique transposable à des tâches similaires d’apprentissage automatique basées sur la régression. Inscrivez-vous pour acquérir des bases solides en matière de préparation des données, de régression linéaire et de modélisation prédictive avec Python.