Module 4 — Apprentissage Non Supervise et Serie Temporelle

4 / 5
Duree
1 jour
Niveau
Intermediaire
Format
Theorie + Pratique

Programme du module

  • 🔹 Clustering : K-Means, DBSCAN, clustering hierarchique
  • 🔹 Detection d'anomalies avec Isolation Forest
  • 🔹 Introduction aux series temporelles avec Prophet
  • 🔹 Systemes de recommandation simples

Objectifs d'apprentissage

  • ✓ Connaitre les bonnes pratiques de gestion de projets ML

Methodologie

Formation technique avec 75% de programmation pratique et 25% de theorie. Les participants codent en Python sur des notebooks Jupyter tout au long de la formation. Chaque algorithme est implemente, evalue et compare sur des jeux de donnees reels. Un projet fil rouge permet de construire un pipeline ML complet.

Machine Learning avec Python — 5 jours (35h) | Intermediaire | Certification : TW Micronics
Modifié le: vendredi 27 février 2026, 17:11