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Ingénierie des variables

Construction et sélection des variables, l'étape qui fait souvent plus pour la performance que le choix du modèle.

Durée du cours : 5h

Ce que vous allez apprendre

  • Traiter les valeurs manquantes sans introduire de biais
  • Encoder des variables catégorielles selon leur cardinalité
  • Créer des variables métier qui apportent une information nouvelle
  • Détecter et éliminer la fuite de données avant qu'elle ne fausse tout
  • Sélectionner un sous-ensemble de variables et justifier ce choix

Prérequis

  • Python et pandas
  • Notions d'apprentissage supervisé

Modules du cours

  1. Pourquoi les variables comptent plus que l'algorithme
  2. Valeurs manquantes : suppression, imputation, indicateur
  3. Mise à l'échelle : normalisation et standardisation
  4. Encodage : one-hot, ordinal, par la cible
  5. Variables cycliques, dates et durées
  6. Variables de texte : sacs de mots et n-grammes
  7. Variables issues d'agrégations et de fenêtres temporelles
  8. Fuite de données : les cas les plus fréquents
  9. Sélection de variables : filtres, enveloppes, importance
  10. Chaînes de traitement reproductibles avec scikit-learn

Évaluation et attestation

Le parcours se termine par un examen de 40 questions qui couvre tous les modules. En cas de réussite, une attestation d'achèvement est délivrée ; son numéro est vérifiable sur la plateforme.

Les cours gratuits, eux, se concluent par un quiz de 5 questions avec un aperçu de l'attestation, sans certification.