Ce cours vous permettra d'acquérir les compétences essentielles nécessaires au traitement et à la préparation des données, ainsi qu'à la modélisation et à l'évaluation des modèles d'apprentissage automatique. Le traitement des données constitue une étape fondamentale pour extraire des informations utiles à partir de données brutes et revêt une importance cruciale dans les carrières professionnelles liées à la science des données et à l'apprentissage automatique.

En maîtrisant ces techniques, vous améliorerez votre capacité à préparer et à nettoyer des données, à construire des modèles d’apprentissage automatique efficaces et à évaluer leurs performances. Ces compétences sont indispensables pour garantir que vos modèles soient précis, fiables et prêts à être déployés dans des scénarios concrets. Ce cours fait le lien entre la théorie et les applications concrètes en combinant des exercices pratiques de traitement des données avec des techniques d’apprentissage automatique. Cette approche garantit que les apprenants comprennent non seulement les concepts théoriques, mais qu’ils les appliquent également efficacement dans des situations pratiques. Ce cours est idéal pour les futurs data scientists, les ingénieurs en apprentissage automatique et les professionnels souhaitant renforcer leurs compétences en modélisation et en évaluation. Une compréhension de base des concepts de la science des données est utile, mais aucune expérience avancée n’est requise. Ce cours constitue la deuxième partie d’une Spécialisation en trois cours conçue pour offrir un parcours d’apprentissage complet dans ce domaine. Bien qu’il apporte une valeur en soi et des compétences pratiques, les apprenants à la recherche d’un parcours plus intégré et approfondi auront tout intérêt à suivre l’intégralité de la Spécialisation. Extrait du guide d’étude CompTIA DataX. Copyright © 2024 par John Wiley & Sons, Inc. Tous droits réservés, y compris ceux relatifs à l’exploration de textes et de données, à l’entraînement de l’IA et aux technologies similaires. Utilisé en accord avec John Wiley & Sons, Inc.