1. A propos du cours

1. Auteur : David Tchouta
2. Type : Support de formation / slides
3. Langue : Français
4. Licence : non spécifiée (source : FrenchTechAcademie.fr)

2. Courte description du cours

Introduction aux concepts fondamentaux du machine learning : statistiques descriptives, manipulation de données (Numpy, Pandas), visualisation (matplotlib), suivi d’exercices et quiz interactifs couvrant moyenne, médiane, écart‑type, variance, percentiles et diagrammes de dispersion.

2. Longue description du cours

Ce chapitre “Basics” du cours de Machine Learning de l’Académie French Tech, présenté par David Tchouta, offre une introduction solide aux fondements statistiques et à la manipulation de données via Python:contentReference[oaicite:1]{index=1}. Il débute en expliquant les notions statistiques essentielles – moyenne, médiane, percentiles (25e, 50e, 75e), écart‑type et variance – avec des formules mathématiques claires, illustrées sur des jeux de données simples pour faciliter la compréhension visuelle:contentReference[oaicite:2]{index=2}.

La suite du module introduit le traitement de données en Python : utilisation de Numpy pour les tableaux, calculs statistiques automatisés, puis de Pandas pour lire, manipuler et décrire des jeux de données (DataFrame). Un exemple concret est pris : le jeu de données des passagers du Titanic, chargé depuis un fichier CSV accessible publiquement, pour en extraire des statistiques descriptives et manipuler les colonnes du tableau:contentReference[oaicite:3]{index=3}.

L’un des points forts de ce chapitre est l’inclusion de plus de 100 exercices pratiques incluant quiz d’évaluation, tâches guidées et cas d’application. Ces exercices couvrent :

• Calcul de la moyenne, médiane et percentiles sur divers jeux de données
• Extraction de sous‑ensembles de données (ex. passagers de première classe, mineurs) via masques booléens
• Calcul d’agrégats tels que la somme de valeurs numériques
• Utilisation de matplotlib pour créer des nuages de points (scatter plots) colorés selon une variable catégorielle (ex. classe de cabine)
• Ajout d’une droite visuelle sur le graphique pour interpréter des clusters ou séparer des populations

Tout ceci est agrémenté de quiz interactifs (par ex. identification du module Python adapté selon l’objet de données, calcul de statistiques, syntaxe Numpy/Pandas, sélection sur DataFrame), permettant au participant de tester ses connaissances en temps réel:contentReference[oaicite:4]{index=4}.

Ce chapitre dure environ une à deux heures, et constitue un socle solide avant d’aborder des notions plus avancées de machine learning. Il convient parfaitement aux débutants souhaitant apprendre les bases statistiques et analytiques en Python, grâce à un contenu structuré, progressif, et orienté pratique avec feedback immédiat via les quiz.

3. Aperçu du document

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