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.

Valider les performances du modèle

Exercice interactif pratique