Mis à jour en mai 2025. Ce cours intègre désormais Coursera Coach ! Une façon plus intelligente d'apprendre avec des conversations interactives en temps réel qui vous aident à tester vos connaissances, à remettre en question vos hypothèses et à approfondir votre compréhension à mesure que vous progressez dans le cours. Embarquez pour un voyage dans le monde passionnant de l'apprentissage automatique, en commençant par les fondements de la programmation Python. Vous commencerez par maîtriser les types de données essentiels de Python, les boucles et les constructions de prise de décision, en acquérant une base de codage solide. Au fur et à mesure de votre progression, vous plongerez dans l'apprentissage automatique, en explorant comment il imite l'apprentissage humain, traite les ensembles de données et applique des concepts critiques tels que les valeurs aberrantes, la formation de modèles et l'overfitting. Le cours passe ensuite à une exploration approfondie de Forêts d'arbres décisionnels, un puissant algorithme d'apprentissage automatique. Vous apprendrez à mettre en œuvre Forêts d'arbres en utilisant des bibliothèques Python telles que NumPy et Pandas, à visualiser les données avec Matplotlib et à effectuer des étapes cruciales telles que le nettoyage des données, le traitement des valeurs manquantes et la conversion des données catégorielles en formes numériques. À la fin de ce cours, vous aurez une expérience pratique dans la construction et l'optimisation de modèles d'apprentissage automatique, en particulier en utilisant Forêts d'arbres décisionnels, pour résoudre des problèmes complexes. Conçu à la fois pour les débutants et ceux qui cherchent à approfondir leur compréhension de l'apprentissage automatique, ce cours combine la théorie avec l'application pratique. Chaque concept est renforcé par des projets réels, ce qui vous permet de voir directement comment les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être appliqués à divers ensembles de données. Que vous soyez intéressé par une carrière dans la science des données ou que vous cherchiez à améliorer vos compétences en programmation, ce cours offre les outils et les connaissances nécessaires pour réussir. Ce cours est fait pour vous si vous voulez apprendre à programmer en Python pour l'apprentissage automatique ou si vous voulez faire un modèle d'analyse prédictive. Il est pour quelqu'un qui est un débutant absolu et a vraiment peu ou même zéro idées de l'apprentissage automatique ou veut apprendre la forêt aléatoire de zéro à héros.