Introduction au Machine Learning
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Instead of using a simple lifetime average, Udemy calculates a course's star rating by considering a number of different factors such as the number of ratings, the age of ratings, and the likelihood of fraudulent ratings.
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Introduction au Machine Learning

Apprenez à créer sur Python des modèles de Machine Learning puissants et créateurs de valeur. Templates de codes inclus.
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Instead of using a simple lifetime average, Udemy calculates a course's star rating by considering a number of different factors such as the number of ratings, the age of ratings, and the likelihood of fraudulent ratings.
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Last updated 2/2017
French
Current price: $10 Original price: $200 Discount: 95% off
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30-Day Money-Back Guarantee
Includes:
  • 7 hours on-demand video
  • 4 Articles
  • 8 Supplemental Resources
  • Full lifetime access
  • Access on mobile and TV
  • Certificate of Completion
What Will I Learn?
  • Avoir la bonne intuition du Machine Learning
  • Implémenter des modèles de Machine Learning sur Python
  • Créer de la valeur ajoutée dans des problèmes business grâce au Machine Learning
  • Faire des prédictions précises
  • Faire du clustering
  • Gérer et tirer des insights des données
View Curriculum
Requirements
  • Simplement les maths du niveau lycée
Description

Intéressé par le domaine du Machine Learning ? Alors ce cours est fait pour vous !

Ce cours a été conçu par deux data scientists professionnels qui partagent leur expertise pour vous aider à intégrer la parfaite intuition des modèles de Machine Learning et vous donner les compétences pour implémenter ces modèles.

Tout se fera step by step de sorte que vous développiez votre compréhension du Machine Learning de manière clair et progressive. Chaque tutoriel vous fera acquérir une nouvelle compétence et de nouvelles bases solides.

Nous construirons des modèles pour résoudre des problèmes business basés sur des scénarios du monde réel. Vous apprendrez comment tirer profit du Machine Learning pour créer de la valeur ajoutée dans ces problèmes business.

Ce cours est divisé en 4 parties, chacune correspondant à une branche fondamentale du Machine Learning:

  • Partie 1 - Data Preprocessing: pour bien préparer les données de sorte à faciliter l'apprentissage du modèle.
  • Partie 2 - Régression: pour prédire une valeur réelle continue.
  • Partie 3 - Classification: pour prédire une catégorie.
  • Partie 4 - Clustering: pour identifier des segments d'observations groupées par similarité.

Et en bonus, ce cours inclut tous les templates de code d'implémentation des modèles de Machine Learning dans le cas général, de sorte que vous puissiez les utiliser très facilement sur vos datasets.

Who is the target audience?
  • Toute personne intéressée par le Machine Learning
  • Toute personne intéressée par l'Intelligence Artificielle
  • Toute personne visant une carrière de data scientist
  • Toute personne souhaitant faire la différence en acquérant la compétence "Machine Learning"
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------------------------ Partie 1 - Data Preprocessing ------------------------
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​Bienvenue à la Partie 1 - Data Preprocessing
00:17

Importer les librairies
06:29

Importer le dataset
13:49

Gérer les données manquantes
13:18

Gérer les variables catégoriques
16:05

Diviser le dataset entre le Training set et le Test set
09:21

Appliquer Feature Scaling
08:50
+
---------------------------- Partie 2 - Régression ----------------------------
1 Lecture 00:18
Bienvenue à la Partie 2 - Régression
00:18
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Régression Linéaire Simple
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Intuition - Step 1
05:09

Intuition - Step 2
02:33

Implémentation - Step 1
07:25

Implémentation - Step 2
04:17

Implémentation - Step 3
05:54

Implémentation - Step 4
07:43
+
Régression Linéaire Multiple
7 Lectures 49:37
Intuition - Step 1
01:10

Intuition - Step 2
01:02

Intuition - Step 3
07:29

Intuition - Step 4
02:37

Intuition - Step 5
16:36

Implémentation - Step 1
11:08

Implémentation - Step 2
09:35
+
Régression Polynomiale
4 Lectures 24:42
Intuition
04:30

Implémentation - Step 1
06:51

Implémentation - Step 2
06:46

Implémentation - Step 3
06:35
+
Evaluation des modèles de Régression
2 Lectures 14:38
R Squared
05:05

Adjusted R Squared
09:33
+
-------------------------- Partie 3 - Classification --------------------------
1 Lecture 00:24
Bienvenue à la Partie 3 - Classification
00:24
+
Régression Logistique
7 Lectures 01:06:27
Intuition
16:50


Implémentation - Step 2
04:44

False Positives & False Negatives
08:15

Matrice de confusion
05:38

Implémentation - Step 3
07:30

Implémentation - Step 4
11:06
+
SVM
2 Lectures 20:05
Intuition
11:53

Implémentation
08:12
4 More Sections
About the Instructor
Hadelin de Ponteves
4.4 Average rating
19,644 Reviews
119,023 Students
5 Courses
Data Scientist

Hi. My name is Hadelin de Ponteves. Always eager to learn, I invested a lot of my time in learning and teaching, covering a wide range of different scientific topics. 

Today I am passionate about machine learning, deep learning and artificial intelligence. I will do my very best to convey my passion for data science to you. I have gained diverse experience in this field. I have an engineering master's degree with a specialisation in data science. I spent one year doing research in machine learning, working on innovative and exciting projects. Then a work experience at Google where I implemented some machine learning models for business analytics. 

Eventually, I realised I spent most of my time doing analysis and I gradually needed to feed my creativity so I became an entrepreneur. My courses will combine the two dimensions of analysis and creativity, allowing you to learn all the analytic skills required in data science, by applying it on creative ideas. 

Looking forward to working together!


Hello, je m'appelle Hadelin de Ponteves et je suis un data scientist passionné. 

Etant particulièrement sensible au domaine de l'éducation, je suis déterminé à y apporter de grandes contributions. J'ai déjà investi beaucoup de mon temps dans la sphère de l'éducation, à étudier et enseigner divers sujets scientifiques. 

Aujourd'hui, je suis passionné de data sciences, d'intelligence artificielle et de deep learning. Et je ferai de mon mieux pour vous transmettre mes passions. Car c'est en étant passionné que l'on réussit le mieux dans un domaine, et que l'on est le plus heureux dans notre travail au quotidien.

J'ai acquis beaucoup d'expérience en data sciences. J'ai effectué mes études à l'école Centrale Paris, où j'ai suivi le parcours Data Sciences, en parallèle d'un master de recherche en machine learning à l'Ecole Normale Supérieure. Ma page étudiante s'est enchaînée avec une expérience chez Google où j'ai fait des data sciences pour résoudre des problèmes business. Puis j'ai réalisé que je passais la plupart de mon temps à analyser et je développais petit à petit un besoin de créer. Donc pour nourrir ma créativité, je suis devenu un entrepreneur.

Et justement, mes cours vont tous combiner ces deux dimensions d'analyse et de créativité, grâce auxquelles vous intégrerez toutes les compétences à avoir en data sciences, en les appliquant à des idées créatives.

J'ai hâte de vous retrouver dans mes cours et de partager mes passions avec vous!


Hadelin de Ponteves

Kirill Eremenko
4.5 Average rating
49,037 Reviews
212,903 Students
29 Courses
Data Scientist & Forex Systems Expert

My name is Kirill Eremenko and I am super-psyched that you are reading this!

I teach courses in two distinct Business areas on Udemy: Data Science and Forex Trading. I want you to be confident that I can deliver the best training there is, so below is some of my background in both these fields.

Data Science

Professionally, I am a Data Science management consultant with over five years of experience in finance, retail, transport and other industries. I was trained by the best analytics mentors at Deloitte Australia and today I leverage Big Data to drive business strategy, revamp customer experience and revolutionize existing operational processes.

From my courses you will straight away notice how I combine my real-life experience and academic background in Physics and Mathematics to deliver professional step-by-step coaching in the space of Data Science. I am also passionate about public speaking, and regularly present on Big Data at leading Australian universities and industry events.

Forex Trading

Since 2007 I have been actively involved in the Forex market as a trader as well as running programming courses in MQL4. Forex trading is something I really enjoy, because the Forex market can give you financial, and more importantly - personal freedom.

In my other life I am a Data Scientist - I study numbers to analyze patterns in business processes and human behaviour... Sound familiar? Yep! Coincidentally, I am a big fan of Algorithmic Trading :) EAs, Forex Robots, Indicators, Scripts, MQL4, even java programming for Forex - Love It All!

Summary

To sum up, I am absolutely and utterly passionate about both Data Science and Forex Trading and I am looking forward to sharing my passion and knowledge with you!

SuperDataScience Team
4.5 Average rating
43,114 Reviews
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19 Courses
Helping Data Scientists Succeed

Hi there,

We are the SuperDataScience team. You will find us in the Data Science courses taught by Kirill Eremenko - we are here to help you out with any questions and make sure your journey through the courses is always smooth sailing!

The best way to get in touch is to post a discussion in the Q&A of the course you are taking. In most cases we will respond within 24 hours.

We're passionate about helping you enjoy the courses!

See you in class,

Sincerely,

The Real People at SuperDataScience