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Devenez Maître de la Data & du Machine Learning (Des Mathématiques au Déploiement)
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Lieux du cours
À propos d'Assia
Étudiante ingénieure en informatique à l'UM6P, je suis passionnée par la transmission des connaissances et la démocratisation des technologies. Dotée d'une solide formation académique en mathématiques et en algorithmique, mon approche pédagogique repose sur la déconstruction de concepts complexes en notions simples, logiques et structurées. Ayant exploré l'ensemble du cycle de la donnée, du traitement initial (data cleaning, EDA) à la modélisation avancée et au déploiement MLOps, je m'efforce d'accompagner mes étudiants au-delà du simple code. Mon objectif est de leur transmettre la maîtrise des fondements théoriques et mathématiques essentiels, leur permettant ainsi de comprendre véritablement chaque étape du pipeline informatique pour devenir pleinement autonomes
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À propos du cours
- Primaire
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niveaux :
Primaire
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Formation pour adultes
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Toutes les langues parlées pour le cours :
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Vous voulez comprendre ce que vous faites plutôt que de simplement copier-coller du code ? Vous souhaitez maîtriser l'ensemble du pipeline informatique en comprenant la logique et la théorie mathématique qui se cachent derrière chaque algorithme, le tout de manière simple et ultra-efficace ?
Je vous propose un accompagnement complet et structuré pour passer de débutant à expert autonome.
Notre Philosophie : Les Maths Rendues Simples
Pas de formules magiques. Nous décortiquons la logique et les mathématiques essentielles derrière chaque étape pour vous donner un avantage technique majeur sur le marché.
Le Programme Complet (De A à Z)
Data Cleaning & Preprocessing : Nettoyer et préparer les données brutes (gestion des valeurs manquantes, encodage, normalisation). La base de tout projet réussi.
EDA (Exploratory Data Analysis) : Apprendre à faire parler les données grâce aux statistiques et à la visualisation.
Modeling (Modélisation) : Exploration et compréhension approfondie des différents modèles de Machine Learning (Régression, Arbres de décision, SVM, Random Forest, etc.).
Évaluation : Choisir et comprendre les bonnes métriques (Matrice de confusion, ROC/AUC, RMSE...) pour valider vos modèles.
Déploiement & MLOps : Passer du notebook à la production. Automatiser, gérer le cycle de vie de vos modèles et les rendre accessibles via des API.
Deep Learning & Au-delà : Pour aller plus loin, nous plongerons dans les réseaux de neurones (Perceptron, CNN, RNN) et leurs fondements mathématiques (rétropropagation, fonctions d'activation).
Pour qui ?
Étudiants ou professionnels en reconversion.
Développeurs souhaitant ajouter la brique Data / IA à leurs compétences.
Toute personne curieuse de comprendre l'intelligence artificielle en profondeur sans se perdre dans le jargon.
Ce que vous allez acquérir :
Une méthode de travail simple, logique et efficace.
Une solide compréhension des mathématiques appliquées à la Data.
Des projets concrets à ajouter à votre portfolio.
Prêt(e) à maîtriser le pipeline de l'informatique ? Contactez-moi dès aujourd'hui en m'expliquant brièvement votre profil et vos objectifs pour planifier notre première session !
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