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Découvrez les fondements du machine learning, ses applications et défis. Apprenez à formuler des problèmes, entraîner des modèles et gérer les difficultés courantes dans ce domaine en plein essor.

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Maîtrisez les algorithmes de machine learning supervisé avec des fonctions de décision linéaires, incluant régression linéaire, régression logistique et SVM. Apprenez à contrôler la complexité et développer des modèles prédictifs efficaces.

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Apprenez à concevoir, déployer et administrer des plateformes de gestion de flux de données temps réel avec Kafka et Storm pour traiter efficacement des données massives et hétérogènes.

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Maîtrisez les algorithmes non supervisés pour réduire la dimension des données, les visualiser efficacement et effectuer une segmentation automatique sans classes prédéfinies.

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Découvrez les méthodes ensemblistes pour améliorer vos modèles de données. Apprenez les techniques parallèles et séquentielles, dont les forêts aléatoires et le gradient boosting, pour des analyses plus puissantes.

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Découvrez les techniques de traitement du langage naturel pour transformer le texte en données exploitables, de l'exploration à la classification en passant par les représentations vectorielles et les modèles d'apprentissage.

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Apprenez à construire des modèles supervisés non-linéaires pour la classification et la régression, en utilisant des méthodes à noyaux et des réseaux de neurones artificiels.

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Maîtrisez la classification d'images avec le Machine Learning et le Deep Learning. Apprenez le traitement d'images, l'extraction de caractéristiques et les réseaux de neurones convolutifs pour des applications de vision par ordinateur.

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Découvrez l'univers NoSQL, focalisez sur MongoDB et ElasticSearch. Apprenez à stocker, interroger et passer à l'échelle vos données massives. Adieu aux bases relationnelles !

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Apprenez à concevoir un Data Lake pour stocker et gérer efficacement de grandes quantités de données brutes, en utilisant HDFS et Avro pour une architecture Big Data évolutive et performante.

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Découvrez la Lambda Architecture pour concevoir des systèmes Big Data évolutifs, tolérants aux pannes et extensibles. Apprenez à assembler efficacement les outils de stockage, d'analyse et de diffusion de données massives.

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Apprenez à analyser, représenter et manipuler des signaux 1D à travers des exemples concrets. Maîtrisez la transformation de Fourier, la convolution et l'intercorrélation pour des applications pratiques.

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Apprenez à analyser et nettoyer des données avec des techniques statistiques. Maîtrisez les analyses univariées et bivariées, identifiez les corrélations et traitez les erreurs pour exploiter efficacement vos jeux de données.

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Découvrez les fondements de la statistique inférentielle pour analyser des échantillons, estimer des paramètres, calculer des intervalles de confiance et réaliser des tests statistiques.

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Maîtrisez l'algèbre relationnelle et SQL pour manipuler efficacement les données. Apprenez les concepts clés, les opérations et les requêtes avancées pour devenir un expert en analyse de données.

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