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Machine Learning Pratique - De Zéro à Expert

Apprenez le Machine Learning par la pratique : algorithmes, preprocessing, évaluation et déploiement

4.7(1 923 apprenants)
365 jours
6 sections · 28 chapitres
  • 12 heures de vidéos
  • 20 projets guidés
  • Datasets réels
  • Jupyter notebooks inclus
  • Quiz interactifs
99,00 $paiement unique

Accès complet pendant 365 jours

  • Paiement sécurisé par Stripe
  • Garantie 14 jours avant accès
  • Support par email inclus

Ce que vous apprendrez

À la fin de cette formation, vous serez capable de :

Maîtriser les algorithmes ML classiques

Préparer et nettoyer les données

Évaluer et optimiser les modèles

Créer des pipelines ML robustes

Déployer des modèles web

Programme détaillé

6 sections · 28 chapitres

1

Fondamentaux du Machine Learning

5 chapitres · 4 heures

▼
  • ▶Introduction au Machine LearningAperçu
    20 min
  • 📄Types d'Apprentissage : Supervisé, Non-supervisé, RenforcementAperçu
    25 min
  • 💻Environnement Python pour ML
    30 min
  • 💻NumPy et Pandas pour le ML
    45 min
  • 💻Visualisation des Données
    40 min
2

Préparation et Nettoyage des Données

5 chapitres · 3.5 heures

▼
  • ▶Analyse Exploratoire des Données (EDA)
    35 min
  • 💻Nettoyage et Traitement des Valeurs Manquantes
    40 min
  • ▶Feature Engineering et Sélection
    30 min
  • 💻Normalisation et Mise à l'Échelle
    25 min
  • 📄Encodage des Variables Catégorielles
    20 min
3

Algorithmes d'Apprentissage Supervisé

6 chapitres · 5 heures

▼
  • ▶Régression Linéaire et Polynomiale
    40 min
  • 💻Régression Logistique
    35 min
  • ▶Arbres de Décision
    30 min
  • 💻Random Forest et Bagging
    45 min
  • 📄SVM et K-Nearest Neighbors
    35 min
  • 💻Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM)
    50 min
4

Apprentissage Non-Supervisé

4 chapitres · 3 heures

▼
  • ▶Clustering : K-Means et Variantes
    35 min
  • 💻Clustering Hiérarchique et DBSCAN
    40 min
  • ▶PCA et Réduction de Dimensionnalité
    30 min
  • 💻Détection d'Anomalies
    35 min
5

Évaluation et Optimisation des Modèles

5 chapitres · 3 heures

▼
  • ▶Validation Croisée et Train/Test Split
    25 min
  • 📄Métriques d'Évaluation
    30 min
  • ▶Overfitting, Underfitting et Régularisation
    35 min
  • 💻Optimisation des Hyperparamètres
    45 min
  • 💻Pipelines ML avec Scikit-learn
    25 min
6

Projets Pratiques

3 chapitres · 4 heures

▼
  • 🛠Projet : Classification de Clients
    60 min
  • 🛠Projet : Prédiction de Prix Immobilier
    70 min
  • 🛠Projet : Segmentation Marketing
    50 min

Prérequis

  • Python débutant
  • Statistiques de base
  • Motivation pour apprendre

Questions fréquentes

Combien de temps ai-je accès à la formation ?▼
Vous bénéficiez d'un accès complet pendant 365 jours à compter de la date d'achat, 24 h/24 et 7 j/7, sur tous vos appareils.
Quels sont les prérequis ?▼
Python débutant · Statistiques de base · Motivation pour apprendre
Puis-je obtenir un remboursement ?▼
Oui, vous disposez d'une garantie satisfait ou remboursé pendant 14 jours avant tout accès au contenu. Voir notre politique de remboursement.
Comment se passe le paiement ?▼
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Vais-je recevoir un certificat ?▼
Oui, un certificat de fin de formation est délivré à l'issue de la formation.

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