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Dans un monde gouverné par les données, maîtriser le machine learning est votre clé pour débloquer de nouvelles opportunités et résoudre des problèmes complexes. Que vous soyez débutant ou professionnel cherchant à affiner vos compétences, ce livre est votre guide pour devenir compétent en machine learning et data science.

Ce livre propose un parcours étape par étape dans la data science avec Python, vous donnant les outils et les connaissances nécessaires pour résoudre les problèmes du monde réel en toute confiance.

Maîtriser Python pour la Data Science

Apprenez à utiliser Python et les bibliothèques essentielles de data science comme NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, et Scikit-learn pour manipuler, visualiser et analyser les données efficacement.

Préparer les données pour le Machine Learning

Explorez les techniques de nettoyage, de transformation et de préparation des données brutes, y compris la gestion des valeurs manquantes, la mise à l'échelle des caractéristiques et l'encodage des variables catégorielles pour garantir la précision et la fiabilité de vos modèles.

Construire des modèles classiques de Machine Learning

Comprenez et implémentez des algorithmes populaires de machine learning tels que:

• La régression linéaire et polynomiale pour prédire des résultats continus.
• Les algorithmes de classification comme les Machines à Vecteurs de Support (SVM), les K plus proches voisins (KNN), et les Arbres de Décision pour catégoriser les données.
• Le clustering K-Means pour découvrir des motifs dans les données non étiquetées.

Maîtriser l'ingénierie des caractéristiques

Apprenez l'art de l'ingénierie des caractéristiques, transformant les données brutes en caractéristiques qui améliorent les performances du modèle. L'ingénierie des caractéristiques est essentielle pour construire des modèles de machine learning efficaces qui produisent des résultats significatifs.

Mettez la théorie en pratique avec des projets concrets conçus pour vous aider à appliquer les techniques de machine learning dans des scénarios réels:

• Prédiction des prix des voitures: Utilisez la régression linéaire pour estimer les prix des voitures en fonction de facteurs comme le kilométrage, l'année et la marque.
• Segmentation client: Utilisez le clustering K-Means pour regrouper les clients selon leur comportement, aidant ainsi les entreprises à mieux comprendre leurs clients.
• Modèles de classification: Appliquez des algorithmes de classification pour prédire la survie sur le Titanic, en utilisant la précision, le rappel et les métriques AUC-ROC pour évaluer les performances.

Ces projets renforcent les concepts clés et vous assurent d'acquérir l'expérience pratique nécessaire pour relever les défis réels liés aux données.

• Aspirants data scientists souhaitant construire une base solide en machine learning.
• Développeurs Python cherchant à élargir leurs compétences dans le domaine de la data science.
• Professionnels cherchant à utiliser le machine learning pour résoudre des problèmes et pre