Description

* Introduction à la programmation python: syntaxe et librairies fondamentales (numpy, pandas)
* Graphique (matplotlib, seaborn), cartographie.
* principes de l'apprentissage : sélection de modèle, cross-validation, sur-apprentissages, biais/variance, early-stoping.
* régression : nettoyage et extension des données, sélection des variables.
* classification binaire, multi-classe, multi-labels, multi-output. Métriques : matrice de confusion, courbe ROC, sensibilité, rappel.
* Modèle linéaire généralisé : normal, gamma, poisson, multinomial.

MCC

Les épreuves indiquées respectent et appliquent le règlement de votre formation, disponible dans l'onglet Documents de la description de la formation.

Régime d'évaluation

CT (Contrôle terminal, mêlé de contrôle continu)

Coefficient

1.0

Évaluation initiale / Session principale - Épreuves

Seconde chance / Session de rattrapage - Épreuves