Processus, méthodes et algorithmes de la DS et du ML

• Concepts clés et évolution des domaines
• Compréhension des Données – Analyse exploratoire des données (EDA)
• Processus de la Data Science – De la collecte à l’analyse des données
• Principes de Base du Machine Learning – Supervisé vs non supervisé, apprentissage par renforcement
• Prétraitement et Nettoyage des Données – Techniques de manipulation et de transformation des données
• Algorithmes de Machine Learning – Algorithmes clés et leur application pratique
• Modèles de Prédiction et Classification – Construction et évaluation de modèles prédictifs
• Techniques d’Optimisation des Modèles – Hyperparamétrage et validation croisée
• Visualisation de Données Avancée – Utilisation de bibliothèques comme Matplotlib et Seaborn

Des connaissances d’un langage de programmation, de préférence Python, est essentielle car il est largement utilisé dans la Data Science et le Machine Learning.
Compréhension des Mathématiques et Statistiques : Des connaissances en statistiques, probabilités, algèbre linéaire et calcul sont importantes pour comprendre les algorithmes de Machine Learning.