Apprenez Python et le Machine Learning avec Machine Learnia à travers un parcours complet et immersif. Idéal pour les passionnés de data science et de programmation.
Découvrez un parcours captivant à travers l'apprentissage de Python et du Machine Learning avec Machine Learnia. Ce cours complet offre une immersion totale dans l'univers de l'informatique, spécifiquement dans la sous-catégorie des langages de programmation.
La formation débute avec les fondamentaux du langage Python, abordant les variables, les fonctions, et les structures de contrôle telles que IF/ELSE, WHILE, et FOR. Vous progresserez ensuite vers la découverte des listes, tuples, dictionnaires, et des compréhensions de listes et dictionnaires, indispensables pour manipuler efficacement des données complexes.
Grâce à des modules sur la programmation orientée objet, vous comprendrez comment structurer vos programmes pour une meilleure réutilisabilité et un impact significatif sur le machine learning. L'apprentissage de bibliothèques essentielles telles que NumPy, Matplotlib et Pandas ne sera pas en reste. Vous vous familiariserez avec les concepts de NumPy, tels que l'indexation, le masquage, et le broadcasting. De plus, vous apprendrez à créer des visualisations percutantes avec Matplotlib et Seaborn.
Le cours vous guide également à travers des techniques avancées de modélisation avec Scikit-learn, comme la validation croisée et la sélection de modèles, tout en explorant des algorithmes supervisés et non supervisés. En approfondissant vos connaissances sur le prétraitement des données, la sélection de fonctionnalités, et le nettoyage des données, vous serez bien équipé pour résoudre des problèmes complexes de data science.
Enfin, le cours propose des études de cas pratiques, telles que l'analyse du Titanic et un modèle de machine learning appliqué au Covid-19, pour solidifier votre compréhension et appliquer vos compétences dans des contextes réels. En conclusion, il vous offre des indications sur les prochaines étapes à suivre pour continuer votre aventure dans le monde du machine learning.
Leçon vidéo : FORMATION PYTHON MACHINE LEARNING (2020) (1/30)
0h08m
Exercice: Dans Anaconda, quels éditeurs sont principalement utilisés pour coder en Python en Data Science et Machine Learning ?
Leçon vidéo : PYTHON VARIABLES ET FONCTIONS (2/30)
0h15m
Exercice: En Python, quelle instruction permet à une fonction de fournir une valeur réutilisable en dehors de la fonction ?
Leçon vidéo : PYTHON IF/ELSE, WHILE, FOR (3/30)
0h13m
Exercice: En Python, quelle structure de contrôle convient pour exécuter une tâche exactement 10 fois, par exemple 10 époques de entrainement ML ?
Leçon vidéo : PYTHON LISTES et TUPLES (4/30)
0h18m
Exercice: Python pour le Machine Learning: sélectionner les trois premiers éléments dune liste
Leçon vidéo : PYTHON DICTIONNAIRES (5/30)
0h12m
Exercice: En machine learning, quelle structure Python est la plus adaptée pour stocker et passer les paramètres d’un réseau, comme W1 et b1, entre fonctions ?
Leçon vidéo : PYTHON LIST DICT COMPREHENSION (6/30)
0h12m
Exercice: En Python, que produit l expression (i**2 for i in range(10)) ?
Leçon vidéo : PYTHON BUILT-IN FUNCTIONS (7/30)
0h20m
Exercice: Quel mode de la fonction open permet d e9crire e0 la fin d 19un fichier sans effacer son contenu existant ?
Leçon vidéo : PYTHON MODULES ET PACKAGES (8/30)
0h20m
Exercice: Pourquoi fixer une graine aléatoire avec random.seed en Python pour un projet de Machine Learning ?
Leçon vidéo : PYTHON PROGRAMMATION ORIENTÉE OBJET et impact en machine learning (9/30)
0h10m
Exercice: Quelle affirmation est correcte sur les objets NumPy en POO pour le ML ?
Leçon vidéo : PYTHON NUMPY machine learning (10/30)
0h24m
Exercice: Quelle fonction NumPy crée un tableau 1D de N valeurs également espacées entre un début et une fin inclusifs par défaut ?
Leçon vidéo : PYTHON NUMPY Indexing Slicing Masking (11/30)
0h19m
Exercice: NumPy: comment sélectionner les deux dernières colonnes d 27un tableau 2D A ?
Leçon vidéo : PYTHON NUMPY STATISTIQUES et MATHÉMATIQUES (12/30)
0h30m
Exercice: Dans NumPy, que calcule np.sum(A, axis=0) pour une matrice 2D A ?
Leçon vidéo : PYTHON NUMPY BROADCASTING (13/30)
0h16m
Exercice: NumPy broadcasting: quelle forme renvoie x - y si x.shape = (100,1) et y.shape = (100,) ?
Leçon vidéo : MATPLOTLIB - Les Bases ! (14/30)
0h18m
Exercice: Quel ordre dappels Pyplot est correct pour crer une figure, tracer deux courbes et l 19afficher hors de Jupyter a0?
Leçon vidéo : MATPLOTLIB - Graphiques Importants (15/30)
0h24m
Exercice: Quel code Matplotlib est le plus adapté pour visualiser un probleme de classification en 2D en colorant les points selon leur classe
Leçon vidéo : SCIPY PYTHON Tutoriel - Optimize, Fourier, NdImage (16/30)
0h30m
Exercice: Dans SciPy, quelle fonction est la plus adaptee pour estimer automatiquement les parametres d un modele a partir d un nuage de points via la methode des moindres carres
Leçon vidéo : PANDAS PYTHON Français - Introduction Analyse du Titanic (17/30)
0h17m
Exercice: Dans pandas, quelle méthode permet d’éliminer les lignes contenant des valeurs manquantes afin de nettoyer un DataFrame ?
Leçon vidéo : PANDAS PYTHON Tutoriel Français - Time Series (18/30)
0h25m
Exercice: Comment configurer correctement un DateTimeIndex lors de l import d un CSV avec pandas pour analyser des séries temporelles ?
Leçon vidéo : SEABORN PYTHON TUTORIEL PAIRPLOT etc : Les PLUS BEAUX GRAPHIQUES en 1 Ligne de Code ! (19/30)
0h17m
Exercice: Quel est le meilleur choix pour explorer un dataset riche en variables catégorielles avec Python et Seaborn ?
Leçon vidéo : PYTHON SKLEARN: KNN, LinearRegression et SUPERVISED LEARNING (20/30)
0h20m
Exercice: Quelle séquence de méthodes Sklearn respecte l'ordre entraînement → évaluation → prédiction ?
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