Formation Machine Learning avec Python
- Mise à jour : 2024
- 40 heures
- Projets
- Quiz
La data science couvre de la collecte à l'analyse des données, tandis que le machine learning permet des applications comme le diagnostic médical, la prédiction de prix, ou la conduite autonome.
inscrits
Les notions abordées dans la formation
- Visualisation de données : maîtrisez Matplotlib et Seaborn pour créer des graphiques percutants.
- Calcul matriciel : comprenez et exploitez les matrices pour améliorer vos modèles de machine learning.
- Préparation des données : nettoyez et structurez efficacement vos datasets avec Pandas.
- Développement d’algorithmes de machine learning : créez vos propres algorithmes pour des solutions sur mesure.
- Modèles prédictifs : tirez parti de Scikit-Learn pour développer des modèles puissants et fiables.
- Reconnaissance d’images : implémentez des solutions de classification et de détection d'images.
- Traitement de signaux : analysez et manipulez des signaux audio et autres données temporelles.
- Deep learning : exploitez les réseaux de neurones pour résoudre des problèmes complexes avec TensorFlow.
Que sont la science des données et le machine learning avec Python ?
La science des données est un domaine multidisciplinaire qui englobe la gestion, l'analyse et l'interprétation des données pour en extraire des informations pertinentes. Elle repose sur des techniques variées, allant du traitement des données brutes à leur visualisation, en passant par leur nettoyage et leur manipulation à l'aide d'outils comme Numpy et Pandas. L'objectif est de transformer de vastes ensembles de données en insights exploitables, ce qui est essentiel pour prendre des décisions informées dans divers secteurs.
Le machine learning, ou apprentissage automatique, est une branche de la science des données qui se concentre sur la création d'algorithmes capables d'apprendre à partir des données. Avec Python, un langage apprécié pour sa simplicité et sa puissance, les développeurs peuvent implémenter ces algorithmes pour des tâches variées telles que la régression, la classification ou le clustering. Des bibliothèques comme Scikit-Learn et TensorFlow rendent possible l'application de modèles de machine learning, allant des régressions linéaires simples aux réseaux de neurones profonds.
La combinaison de Python et du machine learning ouvre la voie à des applications avancées dans des domaines tels que la prévision des ventes, la reconnaissance d'images, ou encore l'analyse de texte. En exploitant des outils de visualisation comme Matplotlib et Seaborn, et en appliquant des techniques de machine learning, il est possible de développer des modèles prédictifs robustes qui répondent à des besoins complexes. La maîtrise de ces technologies est cruciale pour quiconque souhaite se lancer dans la science des données et le machine learning.
Les prérequis pour suivre cette formation
- Des connaissance en Python sont nécessaires.
Obtenez un certificat de réussite
Pour chaque formation que vous accomplirez, vous obtiendrez une certification que vous pourrez partager sur Linkedin.
Projets réalisés pendant la formation
Nous utiliserons différentes librairies de manière à analyser statistiquement les survivants du Titanic ! Qui avait le meilleur taux de survie parmi les passagers ?
Plan de la formation
Afficher tout- Chapitre 1 : Introduction à la data science avec Python3 leçons 00:48:02
- À l'abordage
- Qu'est-ce que la data science, le machine learning et pourquoi Python ?
- Présentation de Jupyter Notebook et Spyder
- Chapitre 2 : Les bases de Numpy6 leçons 02:06:11
- Chapitre 3 : La visualisation de données avec Matplotlib6 leçons 02:20:47
- Chapitre 4 : La manipulation et l'analyse de données avec Pandas6 leçons 03:12:31
- Chapitre 5 : La visualisation de données avec Seaborn4 leçons 01:32:23
- Chapitre 6 : La programmation scientifique avec Scipy7 leçons 02:55:34
- Chapitre 7 : Le machine learning | Apprentissage supervisé : problèmes de régression7 leçons 03:26:38
- Chapitre 8 : Le machine learning | Apprentissage supervisé : problèmes de classification6 leçons 02:50:50
- Chapitre 9 : Projet d'apprentissage supervisé : prédiction de la production d'un champ d'éoliennes7 leçons 03:54:00
- Chapitre 10 : Le machine learning | Apprentissage non supervisé7 leçons 03:29:44
- Chapitre 11 : Projet d'apprentissage non supervisé : aide humanitaire5 leçons 01:54:08
- Chapitre 12 : Le machine learning | Apprentissage par renforcement4 leçons 02:25:09
- Chapitre 13 : Le deep learning | Les réseaux de neurones entièrement connectés9 leçons 03:50:00
- Chapitre 14 : Le deep learning | Les réseaux de neurones convolutifs5 leçons 02:35:01
- Chapitre 15 : Le deep learning | Les réseaux de neurones récurrents4 leçons 01:59:22
Également inclus dans cette formation
Numpy
NumPy est l'outil incontournable pour le calcul scientifique en Python. Simplifiez les calculs complexes et manipulez efficacement des tableaux multidimensionnels pour booster vos analyses.
Pandas
Pandas est la bibliothèque phare pour le traitement et l’analyse de données massives. Transformez, nettoyez et analysez vos datasets avec une facilité déconcertante, en intégrant d’autres librairies pour maximiser l’efficacité.
Scikit-Learn
Scikit-Learn est la référence en machine learning pour Python. Accédez à une gamme complète d’algorithmes et outils pour développer des modèles d’apprentissage automatique performants et prédictifs.
Évaluations et avis sur la formation Machine learning avec Python
La formation sur le machine learning avec Python m'a impressionné par la qualité des explications et la pertinence des exercices pratiques. Dès les premiers chapitres, j'ai pu maîtriser les bases de Numpy et de Matplotlib, ce qui m'a permis de comprendre et de visualiser mes données de manière efficace. Le projet sur la prédiction de la production d'un champ d'éoliennes m'a particulièrement aidé à appliquer mes connaissances en contexte réel. Je recommande vivement cette formation à tous ceux qui souhaitent se plonger dans le machine learning.
Thomas M.Étudiant(e) vérifié(e)Cette formation m'a permis de découvrir des concepts essentiels du machine learning, comme les régressions et les algorithmes de classification, d'une manière très accessible. Les explications sur Scikit-Learn et les différents types de régressions étaient claires et bien structurées. J'ai particulièrement apprécié le projet pratique sur la classification, qui m'a aidé à appliquer ces concepts à des données réelles. Cette formation est un excellent point de départ pour ceux qui veulent se lancer dans la data science avec Python.
Emma R.Étudiant(e) vérifié(e)La formation est très complète et m'a permis de passer d'un niveau débutant à avancé en machine learning. Les chapitres sur l'apprentissage supervisé et non supervisé sont bien expliqués, et les projets pratiques, comme l'aide humanitaire, m'ont permis de mettre en pratique ce que j'ai appris de manière concrète. Les exercices sont bien conçus et m'ont aidé à renforcer mes compétences en analyse de données. Je recommande cette formation à quiconque veut maîtriser le machine learning avec Python.
Lucas S.Étudiant(e) vérifié(e)
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Questions fréquemment posées sur la formation Machine learning avec Python
À quoi sert le machine learning avec Python ?
Le machine learning avec Python permet d'automatiser l'analyse des données en construisant des modèles capables de faire des prédictions ou des classifications basées sur les données fournies. Utilisé dans de nombreux domaines tels que le diagnostic médical, la prédiction financière, ou la reconnaissance d'images, le machine learning exploite la puissance des bibliothèques Python comme Numpy, Pandas, et Scikit-Learn pour créer des algorithmes performants et adaptatifs.
La formation Machine Learning avec Python est-elle accessible aux débutants ?
Oui, cette formation est parfaitement adaptée aux débutants. Elle commence par une introduction aux bases de la data science et du machine learning, en expliquant comment utiliser Python pour manipuler des données et créer des modèles prédictifs. Les concepts fondamentaux, tels que la manipulation des données avec Pandas, la visualisation avec Matplotlib et Seaborn, ainsi que la création d'algorithmes de machine learning, sont abordés de manière progressive. Aucune expérience préalable en programmation ou en machine learning n'est nécessaire pour suivre cette formation.
La formation Machine Learning avec Python est-elle en ligne ou en présentiel ?
La formation Machine Learning avec Python est entièrement en ligne. Elle vous permet d'apprendre à votre propre rythme et de suivre les cours depuis n'importe quel appareil, où et quand vous le souhaitez. Vous aurez accès à des vidéos explicatives, des exercices pratiques, et des projets concrets couvrant toutes les étapes, depuis la manipulation des données jusqu'à la création de modèles de machine learning. Cette flexibilité est idéale pour intégrer les concepts à votre emploi du temps.
Quelles compétences vais-je acquérir grâce à cette formation Machine Learning avec Python ?
- Maîtrise des bases de la data science, y compris la manipulation et la visualisation des données avec Numpy, Pandas, et Matplotlib.
- Capacité à créer et évaluer des modèles de machine learning pour des tâches de régression et de classification avec Scikit-Learn.
- Compétences en deep learning avec TensorFlow pour développer des réseaux de neurones performants.
- Connaissance des algorithmes d'apprentissage non supervisé comme le clustering et l'analyse de données sans étiquettes.
- Capacité à implémenter des pipelines de machine learning pour automatiser l'ensemble du processus, de la préparation des données à la prédiction finale.
La formation est-elle à jour avec les dernières technologies en machine learning ?
Oui, cette formation est régulièrement mise à jour pour inclure les dernières méthodes et technologies en machine learning et deep learning. Vous apprendrez à utiliser les bibliothèques Python les plus récentes, telles que TensorFlow pour le deep learning, et à mettre en œuvre des techniques modernes de traitement des données et d'optimisation des modèles. Les mises à jour régulières garantissent que vous êtes formé aux outils et aux pratiques les plus actuels.
Y a-t-il des travaux pratiques dans la formation Machine Learning avec Python ?
Absolument, cette formation est riche en travaux pratiques. Vous travaillerez sur des projets concrets tels que la prédiction de la production d'un champ d'éoliennes, l'exploration de données humanitaires avec des techniques de clustering, et la création de réseaux de neurones pour la reconnaissance d'images. Ces exercices vous permettront d'appliquer directement les concepts théoriques à des scénarios réels, renforçant ainsi vos compétences en machine learning.
Comment cette formation Machine Learning avec Python m'aidera-t-elle dans ma carrière ?
Maîtriser le machine learning avec Python vous ouvrira de nombreuses opportunités dans des domaines variés tels que l'analyse de données, le développement d'applications intelligentes, et l'intelligence artificielle. Que vous souhaitiez devenir data scientist, ingénieur machine learning, ou analyste de données, cette formation vous fournira les compétences essentielles pour exceller dans ces domaines. Les connaissances acquises vous rendront compétitif sur le marché du travail, vous permettant de travailler sur des projets variés et innovants.
Pourquoi suivre une formation en machine learning avec Python ?
Suivre une formation en machine learning avec Python est crucial pour quiconque souhaite maîtriser l'un des outils les plus puissants pour l'analyse et la prédiction des données. Python est un langage accessible et polyvalent, largement utilisé dans l'industrie pour le développement d'algorithmes de machine learning. Cette formation couvre les bases de la data science ainsi que des concepts avancés en machine learning et deep learning, vous rendant apte à développer des solutions performantes pour des applications réelles.
