‫Hellooooo! Je suis super super excité de commencer et j'espère que vous l'êtes aussi.
‫Mais pour que nous puissions découvrir ce monde de la science des données et de l'apprentissage automatique, nous devons comprendre
‫ce que nous apprenons et où nous allons nous retrouver.
‫Nous avons donc une voie claire vers le succès.
‫Maintenant, ce cours contient plus de 300 vidéos réparties en sections.
‫Passons donc en revue les sections afin que vous sachiez quel est le plan.
‫Tout d'abord, nous commençons par une section d'apprentissage machine 101 vraiment amusante. qu'est-ce que l'apprentissage automatique ? nous allons jouer avec des
‫outils amusants et comprendre ce qu'est tout cet engouement autour de l'apprentissage automatique afin que vous puissiez
‫l'expliquer à vos amis, votre famille et votre chien.
‫D'accord, peut-être pas le chien.
‫Une fois que nous nous sommes familiarisés avec l'idée de l'apprentissage automatique, nous comprenons une histoire et comment nous en sommes
‫arrivés là et comment cela fonctionne à un niveau élevé.
‫Nous vous proposons alors deux chemins.
‫L'un est si vous ne connaissez pas Python ou si vous n'avez jamais programmé de votre vie. Eh bien, nous allons vous apprendre un peu de Python
‫pour que vous puissiez suivre le reste du cours.
‫L'autre chemin est destiné à ceux qui sont déjà familiarisés avec la programmation et python et qui souhaitent simplement se
‫lancer directement afin que vous puissiez choisir Python ou que nous poursuivons le cours.
‫La partie suivante concerne l'environnement de travail.
‫Nous voulons tous avoir une configuration professionnelle que vous allez utiliser dans des scénarios réels.
‫Nous allons donc vous présenter des sujets tels que les notebooks Jupyter, Conda et les environnements virtuels afin qu'à la
‫fin de la section, vous disposiez d'une configuration professionnelle.
‫Et lorsque vous vous rendez au travail dès votre premier jour de travail, vous comprenez exactement ce que vous devez
‫installer sur votre ordinateur.
‫Nous passons ensuite à l'analyse des données, comment analysons-nous ces données que nous avons en utilisant des bibliothèques comme les pandas.
‫Ensuite, nous découvrons une bibliothèque très importante en matière de science des données et c'est NumPy, un outil
‫fondamental pour tous les scientifiques des données.
‫Ensuite, nous passons aux visualisations de données.
‫Cela va être vraiment amusant parce que nous allons travailler avec des bibliothèques comme matplotlib qui nous permettent
‫de créer des graphiques et des visuels vraiment soignés pour décrire nos données.
‫Nous entrons ensuite dans le très populaire scikit-learn. Si vous souhaitez vous lancer dans
‫l'apprentissage automatique, vous devez connaître cette bibliothèque et scikit-learn nous permet d'utiliser des modèles et de former des modèles et de
‫vérifier la précision de nos modèles d'apprentissage automatique.
‫Dans cette section, nous allons apprendre un flux de travail complet pour un projet d'apprentissage automatique.
‫Ensuite, les choses deviennent intéressantes.
‫C'est à ce moment-là que nous commençons à travailler sur un projet réel et que nous plongeons réellement dans l'apprentissage automatique.
‫Nous allons en apprendre davantage sur l'apprentissage supervisé sur les réseaux de neurones, l'apprentissage par transfert, l'apprentissage en profondeur.
‫On va faire des projets sur la classification, la régression.
‫Nous allons construire des modèles autour des données de séries chronologiques.
‫Maintenant, nous n'allons pas fuir les sujets difficiles ici.
‫Nous allons vous présenter, surtout plus tard dans le cours, des sujets avancés tels que l'apprentissage
‫en profondeur, les réseaux de neurones et l'apprentissage par transfert et nous utilisons la dernière version de TensorFlow et Keras pour réaliser
‫des projets amusants comme la classification d'images, l'apprentissage par transfert.
‫Nous allons même vous montrer comment utiliser des GPU sur vos modèles pour accélérer la formation.
‫Cela va être une partie vraiment amusante où nous travaillons réellement sur des projets réels et nous aurons des
‫cahiers et des classeurs à la fin pour les montrer sur votre portfolio. Nous passons ensuite à l'ingénierie des données.
‫L'ingénierie des données est en fait un domaine à part entière, mais en tant que scientifique des données, vous devez comprendre
‫ce qu'ils font et quels sont les grands concepts de haut niveau.
‫Sur des sujets comme Hadoop et Spark afin que vous sachiez comment ils sont utilisés dans l'industrie et que vous puissiez
‫communiquer avec les ingénieurs de données.
‫C'est une partie qui manque souvent dans beaucoup de cours.
‫Mais l'une de mes parties préférées est cette dernière partie : la narration et la communication. quelque chose qui nous enthousiasme parce que c'est
‫un sujet si important mais souvent oublié qui est pour que vous soyez un ingénieur en apprentissage
‫automatique et en science des données performant. Vous devez
‫être capable de communiquer votre travail, de présenter votre travail à la direction, au patron, à vos collègues.
‫Ainsi, en utilisant notre expérience de travail dans l'industrie, nous allons vous montrer comment travailler votre narration
‫et votre communication pour présenter votre projet et vraiment vous démarquer de tous vos collègues.
‫La science des données est un domaine populaire et pour que vous réussissiez, nous voulons aller au-delà des bases et la
‫communication en est une grande partie.
‫Comme vous pouvez le voir, nous avons beaucoup à couvrir ici.
‫Beaucoup de vidéos et beaucoup d'exercices.
‫Mais je vous promets que ça va être très amusant.
‫En fait, nous allons suivre une histoire dans laquelle vous êtes embauché dans une entreprise et toutes
‫ces tâches vont vous être confiées par un patron.
‫Et nous avons imité ces tâches sur la base de notre expérience de travail pour des entreprises afin
‫que lorsque vous décrochez votre premier emploi... eh bien, vous n'aurez pas de surprises ou du moins vous êtes habitué à l'environnement de travail.
‫À la fin, tout cela va s'intégrer et avoir un sens depuis le tout début de l'apprentissage automatique et des
‫bases de la science des données jusqu'à la toute fin avec la construction de nos propres projets.
‫Nous allons vous emmener de zéro à la maîtrise, mais savez-vous quelle est la meilleure partie de ce cours ? Notre communauté en
‫ligne.
‫Nous avons des milliers de développeurs qui discutent chaque jour pour s'entraider à résoudre des problèmes ensemble, en
‫parlant simplement des dernières et des meilleures données de programmation et du monde de la technologie.
‫Il s'agit maintenant d'une ressource facultative que vous pouvez utiliser afin que vous puissiez avoir une
‫conversation avec d'autres étudiants, moi-même et Daniel.
‫Les idées pour que vous vous sentiez comme faisant partie d'une salle de classe et que vous ne le fassiez pas tout seul, mais vous
‫savez quoi ?
‫Assez parlé.
‫Je sais que tu es excité.
‫Je suis trop.
‫Alors commençons dans la prochaine vidéo.
‫C'est votre premier jour de travail et nous allons commencer ce cours.
‫Commençons à apprendre et voyons
‫pourquoi, être un data scientist est devenu l'une des compétences les plus demandées au monde.
‫Commençons.