Introduction aux algorithmes d'apprentissage non supervisé pour l'analyse exploratoire de données en science des données

Maîtrisez les algorithmes clés d'apprentissage non supervisé (Clustering, PCA) pour transformer des données brutes en insights actionnables et exceller dans l'analyse exploratoire de données en science des données.
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Fondamentaux de l'Apprentissage Non Supervisé et Techniques de Clustering

Unit 1: Introduction à l'Apprentissage Non Supervisé

Unit 2: Clustering avec K-Means

Unit 3: Autres Techniques de Clustering

Unit 4: Évaluation et Interprétation du Clustering

Réduction de Dimensionalité avec l'Analyse en Composantes Principales (ACP) et Évaluation des Modèles

Unit 1: Introduction à la Réduction de Dimensionalité et l'ACP

Unit 2: Mise en œuvre et Interprétation de l'ACP

Unit 3: Évaluation et Applications de l'ACP

Unit 4: Synthèse et Choix des Algorithmes