Bienvenue dans le module 2, Filtrage collaboratif, extraction de règles d'association et analyse du panier de la ménagère. Dans ce module, nous commencerons par expliquer ce que sont le filtrage collaboratif et l'exploration de règles d'association, et comment ces techniques sont utilisées pour faire des prédictions automatiques. Nous examinerons également de plus près les diverses applications courantes de l'analyse du panier de la ménagère.

Bienvenue dans le module 3, Modèles de prédiction de type classification. Dans ce module, nous commencerons par expliquer comment les modèles de prédiction de type classification sont évalués en termes de performances et comment une matrice de confusion peut aider à visualiser ces performances. Nous aborderons également l'applicabilité de l'analyse de grappes et la manière dont elle peut être utilisée pour détecter des événements rares tels que les transactions frauduleuses.

Bienvenue dans le module 4, Modèles de prédiction de type régression. Dans ce module, nous verrons comment les analyses de régression sont utilisées à la fois pour les tests d'hypothèses et les prédictions, et comment un diagramme de dispersion peut être utilisé pour mieux comprendre la relation entre deux variables. Nous aborderons également les différences entre l'analyse de corrélation et l'analyse de régression, ainsi que la régression simple et la régression multiple.