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Outline

  1. 01Fondamentaux Python

    0/6
    1. L'écosystème PythonFree access8 min
    2. Variables et types12 min
    3. Conditions et boucles12 min
    4. Les fonctions11 min
    5. Listes et dictionnaires13 min
    6. Calculer vite avec NumPy12 min

  2. 02Analyse de données avec pandas

    0/4
    1. Le DataFrame, charger et explorer13 min
    2. Nettoyer les données13 min
    3. Regrouper et agréger11 min
    4. Visualiser et explorer (EDA)14 min

  3. 03Premiers modèles de machine learning

    0/4
    1. Ce qu'apprend une machine10 min
    2. Entraînement, test et validation croisée12 min
    3. La régression linéaire12 min
    4. Classification et métriques14 min

  4. 04Modèles avancés

    0/4
    1. Les arbres de décision11 min
    2. Les forêts aléatoires11 min
    3. Le gradient boosting12 min
    4. Régler un modèle avec GridSearchCV12 min

  5. 05Projet complet, du problème au modèle

    0/4
    1. Définir le problème10 min
    2. Pipeline et préparation des données14 min
    3. Comparer des modèles12 min
    4. Évaluer et sauvegarder le modèle12 min

  6. 06Mettre le modèle en production

    0/4
    1. Une API de prédiction avec FastAPI14 min
    2. Tester son API11 min
    3. Emballer l'API avec Docker13 min
    4. Déployer sur Google Cloud Run14 min

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