Data science pour ingénieurs avec Python
ENG-209
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Semaine 1
- Structure et organisation du cours Démarrer en Pyt... (Zone texte et média)
- Slides cours 1 (Fichier)
- Complément: Qu’est-ce que le Data Science? (Fichier)
- Exercices — Getting Started (Fichier)
- Veuillez copier et coller cette commande dans un t... (Zone texte et média)
- Enregistrement Zoom cours 1, partie Intro à Python (URL)
Semaine 2
- Structures de données (tuple, list, set, dict, def... (Zone texte et média)
- Slides cours 2 (Fichier)
Semaine 3
- ModulesNumPy: les bases, pourquoi c’est efficaceCr... (Zone texte et média)
- Slides cours 3 (Fichier)
Semaine 4
- ScopesLambdasPandas: les bases (Zone texte et média)
- Slides cours 4 (Fichier)
- Mise à jour hebdomadaire du dossier: mode d'emploi (VDI) (Fichier)
Semaine 5 — Midterm
- Exemple de QCM pour le midterm (Fichier)
- Évaluation de mi-semestreL’évaluation porte sur l’... (Zone texte et média)
- Midterm, partie 2, problèmes ouverts (Fichier)
Semaine 6 — Début de la partie 2
Introduction à la modélisation avec l'apprentissage automatique et présentation des principales catégories de modèles
Semaine 7
La régression linéaire
- Slides - Introduction à la régression linéaire (Fichier)
- ⚠️ Choix des groupes du final (2 étudiants max par groupe) (Choix de Groupe)
- Exercises semaine 6 (Sondage)
Semaine 8
Régression linéaire et polynomiale
Semaine 9
Classification par régression logistique
- Slides cours - Régression logistique (Fichier)
- Slides cours - Descente de gradient (Fichier)
- Exercices semaine 9 (avec outline) (Fichier)
Semaine 10
Classification par arbre de décision
Semaine 11
La courbe ROC, performances d'un classificateur binaire
Semaine 12
Révisions