Projet de Science des Données et d'Apprentissage Automatique : Analyse de la Santé avec Python

Les données brutes n'ont de valeur que si vous savez en extraire des informations et faire des prédictions précises. Ce cours vous initie aux fondamentaux de la science des données et de l'apprentissage automatique à travers un projet d'analyse pratique axé sur la santé.\n\nVous passerez de la compréhension des concepts statistiques de base à la construction d'un modèle prédictif qui analyse les indicateurs de santé. En travaillant sur un pipeline de données structuré, vous apprendrez à nettoyer les données brutes, à effectuer une analyse exploratoire des données et à entraîner un algorithme d'apprentissage automatique pour prédire les résultats.\n\nCe que vous apprendrez :\n- Comprendre les concepts fondamentaux de la science des données, les termes statistiques et les flux de travail de l'apprentissage automatique\n- Effectuer une analyse exploratoire des données pour découvrir des modèles cachés et des corrélations dans les ensembles de données de santé\n- Nettoyer et préparer les données brutes à l'aide de bibliothèques Python modernes et de pipelines de données structurés\n- Appliquer des techniques statistiques pour valider les hypothèses et comprendre les distributions de données\n- Construire, entraîner et évaluer des modèles d'apprentissage automatique pour les tâches de classification binaire\n- Mettre en œuvre les meilleures pratiques de codage modernes, y compris les annotations de type (type hints), pour une science des données reproductible\n\nLe cours commence par la terminologie essentielle, les statistiques et la configuration de l'environnement avant de vous guider étape par étape à travers le prétraitement des données, l'analyse exploratoire et l'entraînement du modèle. Vous terminerez en apprenant à évaluer les performances de votre modèle et à interpréter les résultats.\n\nCe cours est conçu pour les débutants qui souhaitent une introduction pratique et basée sur des projets à la science des données et à l'apprentissage automatique. Aucune expérience préalable en statistiques ou en programmation n'est requise.\n\nCommencez à lire dès aujourd'hui pour construire votre premier projet d'apprentissage automatique prédictif à partir de zéro.