📊 Machine Learning en Python : les bases essentielles pour la Data Science
Cette formation vous propose une initiation complète et progressive au Machine Learning avec Python, appliquée à des cas réels de prédiction et de classification. Elle a été conçue pour rendre accessibles des concepts parfois complexes, tout en vous plaçant au cœur de l’action.
🎯 L’objectif est de vous permettre de comprendre, construire, évaluer et améliorer vos propres modèles de Machine Learning, étape par étape.
## 🧭 Découvrir les fondamentaux du Machine Learning
Vous apprendrez à maîtriser les bases indispensables de l’apprentissage automatique, notamment :
- Les principes clés du Machine Learning
- La logique derrière les modèles prédictifs
- La différence entre régression, classification et clustering
L’approche est claire, structurée et orientée compréhension.
## 🧠 Algorithmes incontournables abordés
Au fil de la formation, vous mettrez en pratique :
- 🔹 k plus proches voisins (k-NN)
- 🔹 Régression linéaire
- 🔹 Régression logistique
- 🔹 Clustering k-means
- 🔹 Classification simple et multiple
- 🔹 Réseaux de neurones
- 🔹 Gradient Descent
- 🔹 Sélection de caractéristiques
Chaque algorithme est expliqué, décortiqué et appliqué sur des jeux de données concrets.
## 📐 Évaluer et améliorer vos modèles
Vous apprendrez à :
- Mesurer la qualité et la précision des modèles
- Utiliser des métriques d’erreur
- Mettre en place une validation croisée (holdout et k-fold)
- Réaliser l’optimisation des hyperparamètres
- Améliorer progressivement les performances
Ces compétences sont essentielles pour produire des modèles fiables et exploitables.
## 🛠️ Une pédagogie active et engageante
Contrairement à une approche passive, cette formation vous invite à :
- Construire les solutions par vous-même
- Travailler à partir d’énoncés guidés
- Manipuler 7 datasets réels
- Réaliser 3 projets complets basés sur des cas concrets
Vous devenez acteur de votre apprentissage, ce qui favorise une montée en compétences durable.
## 📚 Contenu structuré et progressif
- 🧩 3 grandes parties (du niveau débutant à intermédiaire)
- 🧠 18 sections clés
- 📂 Code source inclus
- 📈 Projets guidés et datasets réels
## 👥 À qui s’adresse cette formation ?
- Toute personne intéressée par la Data Science
- Celles et ceux qui souhaitent comprendre et créer des modèles de Machine Learning
- Profils voulant évaluer et interpréter les performances de leurs algorithmes
- Curieux disposant (ou non) de bases en Python
## 🚀 Objectif final
À l’issue de cette formation, vous serez capable de :
- Comprendre les fondamentaux du Machine Learning
- Créer et évaluer vos propres modèles prédictifs
- Utiliser les algorithmes essentiels de la Data Science
- Poser des bases solides pour aller vers des modèles plus avancés
Une formation idéale pour entrer concrètement dans le Machine Learning, avec méthode, pratique et compréhension.
