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Python pour machine learning

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    By - VALDINI DOUGLACE LEMOFOUET

  • 0 students
  • 15 Hours
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Course Requirements

✔️ Débutants en Data Science souhaitant apprendre Python
✔️ Étudiants et professionnels voulant appliquer Python au Machine Learning
✔️ Développeurs cherchant à explorer l’IA et la modélisation prédictive

Course Description

 Vous souhaitez maîtriser Python pour le Machine Learning et la Data Science ?
Ce cours est conçu pour vous donner une base solide en Python, en mettant l’accent sur les outils et bibliothèques incontournables pour l’apprentissage automatique.

Course Outcomes

✅ Explorer les bibliothèques essentielles pour le Machine Learning : NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn
✅ Manipuler et visualiser des données pour mieux les exploiter dans vos modèles
✅ Implémenter des algorithmes de Machine Learning de base et évaluer leurs performances

Course Curriculum

  • 5 chapters
  • 25 lectures
  • 5 quizzes
  • 15 Hours total length
Toggle all chapters
1 Indexing Slicing Masking
19 Min


2 NUMPY STATISTIQUES et MATHÉMATIQUES
30 Min


3 Tableau à N dimensions
25 Min


4 BROADCASTING
17 Min


5 Quiz 2 : Numpy [Quiz]
N/A


1 les bases
19 Min


2 Graphiques Importants
25 Min


3 Scipy
30 Min


4 Quiz 3: Matplotlib et Scipy [Quiz]
N/A


1 Introduction
18 Min


2 Time series
26 Min


3 Quiz 4: Pandas [Quiz]
N/A


1 tuto Seaborn
18 Min


2 Quiz 5: Seaborn [Quiz]
N/A


1 KNN, LinearRegression et SUPERVISED LEARNING
20 Min


2 MODEL SELECTION : Train_test_split, Cross Validation, GridSearchCV
22 Min


3 CROSS-VALIDATION SKLEARN
21 Min


4 SKLEARN PRE-PROCESSING + PIPELINE
38 Min


5 MÉTRIQUES de RÉGRESSIONS en DATA SCIENCE (Coefficient de Détermination, Erreur Quadratique, etc... )
18 Min


6 SKLEARN PIPELINE AVANCÉE
14 Min


7 SKLEARN IMPUTER : NETTOYAGE DE DONNÉES
12 Min


8 FEATURE SELECTION avec SKLEARN
26 Min


9 APPRENTISSAGE NON-SUPERVISÉ
41 Min


10 ENSEMBLE LEARNING : BAGGING, BOOSTING et STACKING
26 Min


11 Quiz 6: Sklearn [Quiz]
N/A


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