Projet ML/Data science

Ects : 5
Volume horaire : 18

Description du contenu de l'enseignement :
Mise en oeuvre en Python des techniques présentées dans le cours de machine learning, pour familiariser les étudiants avec les outils de programmation scientifique (numpy, pandas scikit learn).

Syllabus:
Complément du cours de Machine Learning : Introduction aux SVM, arbres de décision, random forest, systèmes de recommandation, rappels dur la libraire Numpy et introduction à la librairie Pandas.
Mise en oeuvre des différentes techniques et algorithmes (régression, SVM, clustering, random forest, recommandations) sur données réelles et artificielles.

Projet : Travail en groupe, mise en oeuvre sur des données réelles d'un dataset réel choisi par les étudiants.