Cours Data Science en pratique M2 Statistiques - UPMC x Sorbonne Universités (2017-...)
Les documents seront diffusés avant chaque cours - Vous les trouverez surtout sur le moodle du cours.NB 2021-2022: Les données et cours changent cette année !
Cours 1 - Introduction aux problématique métiers et aux challenges : train, test, TP
Cours 2 - Une introduction à github et aux bases du dev en python.
Cours 3 - Features Engineering I : train, test, TP
Cours 4 - Features Engineering II : TP
Cours 5 - Atelier entretien technique
Cours 6 - Sélection de modèles et optimisation d'hyperparamètres : TP
Cours 7 - Modèles et méthodes avancés : TP, datasets.pkl
Cours 9 - Une introduction au ML Engineering
Cours 10 - NLP : Slides - Data, TP
Cours 11 - Introduction Keras : Colab access, TP
Cours 12 - Classification d'images : Data, TP
Cours 13 - Reinforcement Learning I
Cours 15 - Reinforcement Learning III
La partie du cours d'Erwan Scornet est disponible ici
Ressources supplémentaires pour les TP
Cours de python par Maxime Sangnier (LPSM)
Google Colab avec quatre GPUs Nvidia V100 en accès libre
Github Education Pack avec des crédits AWS & GCP entre autre