Description
Cours généré pour la démonstration — domaine Data Science & IA.
Avis des apprenants (11) Avis vérifiés uniquement
Abdoulaye Touré
Avis vérifié
Excellent rapport qualité/prix.
24/09/2026
Nathan Petit
Avis vérifié
Contenu à jour et bien structuré.
24/09/2026
Ibrahima Sylla
Avis vérifié
J'ai beaucoup progressé grâce à ce cours.
24/09/2026
Nathan Moreau
Avis vérifié
Excellent rapport qualité/prix.
24/09/2026
Nathan Sylla
Avis vérifié
Contenu à jour et bien structuré.
24/09/2026
Rokia Diallo
Avis vérifié
Cours très clair, parfait pour débuter.
24/09/2026
Mabinty Petit
Avis vérifié
Contenu à jour et bien structuré.
24/09/2026
Ousmane Moreau
Avis vérifié
Je recommande vivement à qui veut se lancer.
24/09/2026
Kadiatou Keita
Avis vérifié
Cours très clair, parfait pour débuter.
24/09/2026
Djenabou Dubois
Avis vérifié
Cours très clair, parfait pour débuter.
24/09/2026
Fatoumata Bailo
Avis vérifié
J'ai beaucoup progressé grâce à ce cours.
24/09/2026Programme par modules (16 leçons)
Fondations de la donnée
Lire, nettoyer et comprendre un jeu de données.
Le métier de la donnée aujourd'hui
Charger et explorer un jeu de données
Nettoyer : valeurs manquantes et aberrantes
Atelier : de la donnée brute au tableau exploitable
Statistiques utiles
Les notions qui évitent les conclusions fausses.
Moyenne, médiane et dispersion
Corrélation n'est pas causalité
Échantillonnage et biais
Lire un résultat statistique sans se tromper
Apprentissage automatique
Entraîner un premier modèle et le juger honnêtement.
Supervisé, non supervisé : de quoi parle-t-on
Régression et classification
Découper train / test et éviter le surapprentissage
Mesurer la performance d'un modèle
IA générative en pratique
Utiliser les grands modèles de façon utile et mesurée.
Ce qu'un grand modèle sait et ne sait pas faire
Rédiger une consigne efficace
Brancher un modèle sur ses propres données
Coût, limites et vérification des réponses