Informatique

5$/h – Sciences des données (datascience) – Niveau 2

Objectif général 

Ce cours pratique a pour objectif l’acquisition des compétences 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 supervisé

Préalables

Connaissances de base en programmation et mathématiques de base.