Acquérez des compétences pratiques en régression linéaire, en Python et en apprentissage automatique supervisé grâce à une formation structurée et axée sur des projets. Conçue pour les débutants et les futurs professionnels des données, cette formation vous guide tout au long du processus complet de régression : de l’identification d’un cas d’utilisation de l’apprentissage automatique et de la configuration des bibliothèques Python essentielles à l’exploration des données, en passant par l’entraînement d’un modèle et l’évaluation de ses prédictions.

Vous utiliserez l’analyse exploratoire des données (EDA) et des techniques graphiques pour interpréter les distributions univariées et bivariées, examiner les relations entre les variables indépendantes et dépendantes, et identifier les valeurs aberrantes et les tendances dans la répartition des variables. Vous préparerez ensuite les données, construirez un modèle de régression linéaire simple, générerez des prédictions, comparerez les valeurs prédites et les valeurs réelles, et appliquerez des indicateurs d’évaluation pour évaluer la précision et l’efficacité du modèle. Ce qui distingue ce cours, c’est son parcours ciblé, allant de la compréhension des données à la validation du modèle, étayé par des démonstrations pratiques et des évaluations structurées alignées sur la taxonomie de Bloom. À l’issue de ce cours, vous serez capable d’analyser des données de régression, de construire et d’évaluer un modèle de régression linéaire en Python, et d’interpréter les résultats de performance en toute confiance. Inscrivez-vous pour acquérir des bases pratiques en analyse de régression et en modélisation prédictive avec Python.