Régression et prévision avec Python : modèles et interprétation
Contenu pédagogique
Présentation
Ce parcours consacré à « Régression et prévision avec Python : modèles et interprétation » relie les notions essentielles à des applications concrètes. Il vous aide à construire une compréhension structurée du sujet et à choisir une démarche adaptée aux situations étudiées.
Compétences et thèmes abordés
• analyse exploratoire des variables
• régression simple, multiple et régularisée
• validation et diagnostic des résidus
• séries temporelles et prévisions
À qui s’adresse cette formation ?
Apprenants et professionnels souhaitant appliquer Python, les statistiques et la modélisation à des problèmes de données.
Prérequis
Connaître les bases de Python et les notions élémentaires de statistiques. Savoir travailler avec un tableau de données facilite les exercices.
Approche pédagogique
Avancez d’une question précise vers une analyse organisée : examiner les données, vérifier leur qualité, appliquer les méthodes étudiées et interpréter les résultats. Accordez autant d’attention au raisonnement et aux hypothèses qu’aux outils. Les exercices relient les résultats à leur contexte.
À l’issue du parcours
Vous pourrez expliquer les méthodes abordées, organiser une analyse de portée comparable et présenter vos conclusions avec leurs limites. Vous aurez des repères pour vérifier les données, choisir des indicateurs et interpréter les résultats.
Contenu de la formation
Le programme détaillé sera publié prochainement.
À propos de l’auteur
AI Skills Academy teaching team
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Conditions de remboursement : à confirmer auprès du centre.
Totaux incluant une base déclarée par le centre.