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Digital Youth Leaders
Présentation
Appliquez l'IA aux secteurs porteurs en Afrique : agriculture, banque, santé. Du traitement de données au déploiement.
Objectifs pédagogiques
Modélisation prédictive
Automatisation de processus
Éthique de la donnée
Prérequis
Python intermédiaire
Mathématiques statistiques
SQL basique
Compétences acquises
Outils utilisés
JupyterPandasTensorFlowPower BIPostgreSQLGoogle Colab
Programme détaillé
Semaines 1–4
Module 1 — Data Analysis
- Data Analysis
- Python & Pandas
- SQL Avancé
- Visualisation
Semaines 5–8
Module 2 — Machine Learning
- Machine Learning
- Scikit-Learn
- Deep Learning
- Déploiement
Débouchés professionnels
Data Scientist
Machine Learning Engineer
Data Analyst
AI Research Scientist
Data Architect
Projets réalisés
01
Prédiction de prix agricoles
Modèle ML pour prédire les prix des cultures en Afrique de l'Ouest
PythonTime SeriesFeature Engineering
02
Détection de fraude bancaire
Système de classification pour identifier les transactions frauduleuses
ClassificationImbalanced dataBusiness metrics
Témoignages
"Formation technique d'excellence avec des projets concrets sur des problématiques réelles. Le niveau d'expertise des professeurs est impressionnant."
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