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24 h

Informatique

Sciences des données (datascience) – Intermédiaire

Préalables

Avoir suivi le cours Science des données (datascience) - Débutant et connaissances de base en programmation python et en mathématiques.

Objectif général 

Ce cours a pour objectif l’acquisition de connaissances intermédiaires en sciences des données et plus spécifiquement les algorithmes de Machine Learning supervisés (apprentissage automatique supervisé) et les processus de raisonnement analytique pour la science de données. À la fin de ce cours, les étudiants seront capables de mettre en place une solution analytique d’apprentissage supervisé selon un besoin exprimé, en langage Python ou R, en réalisant un projet intégrateur.

Objectifs spécifiques 

  • Décrire et exécuter des algorithmes de Machine Learning supervisé
  • Appliquer une technique de classification
  • Appliquer une technique de régression

Contenu du cours

  • Introduction au Machine Learning
  • Algorithmes de régression et ses variantes
  • Évaluation et mesures en régression
  • Algorithmes de classification I
  • Algorithmes de classification II
  • Comparaison de modèles et interprétation
  • Projet intégrateur en approche d’apprentissage supervisée