5 raisons de suivre le cours «Machine learning in Python with scikit-learn»

Raison n°1 : Un cours construit et animé par les développeurs de @scikit_learn

Après un important travail de préparation pédagogique et technique, cinq concepteurs et développeurs de la librairie Python Scikit-learn d’Inria vous guideront dans la modélisation prédictive !

Raison n°2 : Apprenez à éviter les pièges méthodologiques du Machine Learning

L’objectif de ce cours, proposé seulement en anglais, est d’apprendre à utiliser Scikit-learn, mais aussi à être critique à chaque étape de la conception d’un pipeline de modélisation prédictive : des choix pour le prétraitement des données et des modèles, à la compréhension de leurs écueils et à l’interprétation des prédictions.

Raison n°3 : Une approche 100% “Learning by doing” avec des notebooks Jupyter

Le cours est centré sur la pratique avec l’utilisation de notebooks Jupyter et la réalisation d’exercices tout au long du cours. Tout est intégré dans le cours ; vous n’avez rien à installer. Les outils méthodologiques et les logiciels fondamentaux de l’apprentissage automatique sont abordés pas à pas, et de façon didactique.

Raison n°4 : Le Machine Learning a un impact dans tous les secteurs de l’économie et de la recherche

La modélisation prédictive est applicable à une grande variété de données, de la veille économique aux processus industriels et aux découvertes scientifiques. Notre approche pédagogique consiste à rendre le Machine Learning accessible à un large public, sans avoir besoin d’un important bagage technique.

Raison n°5 : Créez votre réseau d’experts en Machine Learning en interagissant en ligne avec les autres participants

Ce cours intègre un forum pour partager vos questions et votre expérience en data science avec les enseignants et les autres participants. Il vous donne l’occasion d’élargir votre réseau en Machine Learning. Rejoignez dès maintenant les + 10 000 membres de la communauté #ScikitLearnMooc !

Ce cours en ligne est disponible en anglais uniquement.