Cours
S’entraîner aux questions d’entretien en Machine Learning avec Python
AvancéNiveau de compétence
Actualisé 09/2022PythonMachine Learning4 h16 vidéos60 Exercices4,600 XP11,908Certificat de réussite.
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Essayez DataCamp for BusinessDescription du cours
Préparez-vous à votre entretien d'embauche dans le domaine du machine learning
Avez-vous déjà réfléchi à la manière de vous préparer adéquatement à un entretien d'embauche dans le domaine de l'apprentissage automatique ? Dans ce cours, vous préparerez des réponses à 15 questions courantes relatives au Machine Learning (ML) en Python pour un poste de data scientist.Ces questions porteront sur sept thèmes importants : le prétraitement des données, la visualisation des données, l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé, l'ensemble de modèles, la sélection de modèles et l'évaluation de modèles.
Actualisez vos connaissances en apprentissage automatique
Vous commencerez par travailler sur des questions relatives au prétraitement et à la visualisation des données. Après avoir effectué toutes les étapes de prétraitement, vous créerez un modèle ML prédictif afin de perfectionner vos compétences pratiques.Ensuite, vous aborderez certaines techniques d'apprentissage supervisé avant de passer à l'apprentissage non supervisé. Selon le poste, vous serez susceptible d'aborder ces deux sujets lors de votre entretien sur le machine learning.
Enfin, vous terminerez par la sélection et l'évaluation des modèles, en examinant comment évaluer les performances pour la généralisation des modèles, et vous étudierez diverses techniques pour construire un modèle d'ensemble.
Réponses aux questions les plus courantes lors d'entretiens d'embauche dans le domaine de l'apprentissage automatique
À la fin du cours, vous disposerez à la fois des connaissances théoriques requises et de la capacité à développer du code Python pour répondre avec succès à ces 15 questions.Les exemples de codage seront principalement basés sur le package scikit-learn, en raison de sa facilité d'utilisation et de sa capacité à couvrir les techniques d'apprentissage automatique les plus importantes dans le langage Python.
Ce cours ne traite pas des principes fondamentaux de l'apprentissage automatique, car ceux-ci sont abordés dans les cours préalables.
Prérequis
Unsupervised Learning in PythonSupervised Learning with scikit-learn1
Data Pre-processing and Visualization
In the first chapter of this course, you'll perform all the preprocessing steps required to create a predictive machine learning model, including what to do with missing values, outliers, and how to normalize your dataset.
2
Supervised Learning
In the second chapter of this course, you'll practice different several aspects of supervised machine learning techniques, such as selecting the optimal feature subset, regularization to avoid model overfitting, feature engineering, and ensemble models to address the so-called bias-variance trade-off.
3
Unsupervised Learning
In the third chapter of this course, you'll use unsupervised learning to apply feature extraction and visualization techniques for dimensionality reduction and clustering methods to select not only an appropriate clustering algorithm but optimal cluster number for a dataset.
4
Model Selection and Evaluation
In the fourth and final chapter of this course, you'll really step it up and apply bootstrapping and cross-validation to evaluate performance for model generalization, resampling techniques to imbalanced classes, detect and remove multicollinearity, and build an ensemble model.
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