A la fin de ce cours, les apprenants seront capables d'appliquer des algorithmes de clustering, de mettre en œuvre des classificateurs naïfs bayésiens, d'analyser du texte avec des modèles d'apprentissage supervisé, de réduire la dimensionnalité avec l'ACP, et de concevoir des réseaux neuronaux fondamentaux. Ils évalueront également des modèles de séries temporelles, feront des prévisions en utilisant ARIMA et Prophet, optimiseront la performance prédictive avec l'augmentation du gradient et découvriront des associations grâce à l'analyse du panier de la ménagère. Ils évalueront également les modèles de séries chronologiques, feront des prévisions en utilisant ARIMA et Prophet, optimiseront la performance prédictive avec le gradient boosting, et découvriront des associations grâce à l'analyse du panier de la ménagère. Ce cours permet aux apprenants d'acquérir des techniques avancées d'apprentissage automatique en utilisant R, en combinant des connaissances théoriques avec une mise en œuvre pratique. Contrairement aux cours traditionnels, il intègre le clustering, les modèles supervisés, la réduction de la dimensionnalité, les réseaux neurones et les prévisions avancées dans un seul programme structuré. Grâce à des exemples de codage pratiques et des études de cas réels, les participants renforceront leur capacité à prétraiter les données, à choisir les algorithmes appropriés et à interpréter les résultats de manière efficace. Ce qui rend ce cours unique, c'est son équilibre entre les fondements statistiques classiques et les applications modernes de ML, permettant aux apprenants de passer de l'analyse exploratoire à la construction de modèles prêts pour la production. Les professionnels, les analystes de données et les scientifiques de données en herbe bénéficieront de la maîtrise de techniques avancées qui améliorent à la fois la précision et l'interprétabilité de la modélisation prédictive.