Héros du Machine Learning: Maîtrisez la Science des Données avec les Fondamentaux de Python: Guide pratique de l'apprentissage automatique avec Python

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Dans un monde gouvern?par les donn嶪s, ma褾riser le machine learning est votre cl?pour d嶵loquer de nouvelles opportunit廥 et r廥oudre des probl鋗es complexes. Que vous soyez d嶵utant ou professionnel cherchant ?affiner vos comp彋ences, ce livre est votre guide pour devenir comp彋ent en machine learning et data science.

Ce livre propose un parcours 彋ape par 彋ape dans la data science avec Python, vous donnant les outils et les connaissances n嶰essaires pour r廥oudre les probl鋗es du monde r嶪l en toute confiance.

Ma褾riser Python pour la Data Science

Apprenez ?utiliser Python et les biblioth鋂ues essentielles de data science comme NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, et Scikit-learn pour manipuler, visualiser et analyser les donn嶪s efficacement.

Pr廧arer les donn嶪s pour le Machine Learning

Explorez les techniques de nettoyage, de transformation et de pr廧aration des donn嶪s brutes, y compris la gestion des valeurs manquantes, la mise ?l'嶰helle des caract廨istiques et l'encodage des variables cat嶲orielles pour garantir la pr嶰ision et la fiabilit?de vos mod鋩es.

Construire des mod鋩es classiques de Machine Learning

Comprenez et impl幦entez des algorithmes populaires de machine learning tels que:

• La r嶲ression lin嶧ire et polynomiale pour pr嶮ire des r廥ultats continus.
• Les algorithmes de classification comme les Machines ?Vecteurs de Support (SVM), les K plus proches voisins (KNN), et les Arbres de D嶰ision pour cat嶲oriser les donn嶪s.
• Le clustering K-Means pour d嶰ouvrir des motifs dans les donn嶪s non 彋iquet嶪s.

Ma褾riser l'ing幯ierie des caract廨istiques

Apprenez l'art de l'ing幯ierie des caract廨istiques, transformant les donn嶪s brutes en caract廨istiques qui am幨iorent les performances du mod鋩e. L'ing幯ierie des caract廨istiques est essentielle pour construire des mod鋩es de machine learning efficaces qui produisent des r廥ultats significatifs.

Mettez la th廩rie en pratique avec des projets concrets con蓰s pour vous aider ?appliquer les techniques de machine learning dans des sc幯arios r嶪ls:

• Pr嶮iction des prix des voitures: Utilisez la r嶲ression lin嶧ire pour estimer les prix des voitures en fonction de facteurs comme le kilom彋rage, l'ann嶪 et la marque.
• Segmentation client: Utilisez le clustering K-Means pour regrouper les clients selon leur comportement, aidant ainsi les entreprises ?mieux comprendre leurs clients.
• Mod鋩es de classification: Appliquez des algorithmes de classification pour pr嶮ire la survie sur le Titanic, en utilisant la pr嶰ision, le rappel et les m彋riques AUC-ROC pour 憝aluer les performances.

Ces projets renforcent les concepts cl廥 et vous assurent d'acqu廨ir l'exp廨ience pratique n嶰essaire pour relever les d嶨is r嶪ls li廥 aux donn嶪s.

• Aspirants data scientists souhaitant construire une base solide en machine learning.
• D憝eloppeurs Python cherchant ?幨argir leurs comp彋ences dans le domaine de la data science.
• Professionnels cherchant ?utiliser le machine learning pour r廥oudre des probl鋗es et pre