Les data scientists passent 80 % de leur temps à nettoyer les données — et non à construire des modèles. Dans cet épisode, nous parcourons le pipeline complet de préparation des données : valeurs manquantes, doublons, valeurs aberrantes, encodage, normalisation, séparation train/test et fuite de données — avec une liste de contrôle pratique que vous pouvez utiliser sur n'importe quel projet ML.
Dans cet épisode :
→ À quoi ressemblent réellement des données désordonnées dans le monde réel (démo en direct)
→ Les trois types de valeurs manquantes — MCAR, MAR, MNAR — et comment gérer chacune d'elles
→ Gestion des doublons, du bruit et des valeurs aberrantes — quand supprimer et quand conserver
→ Encodage des variables catégorielles — ordinal, one-hot et encodage cible
→ Normalisation vs. standardisation — quand chacune s'applique
→ Séparations train / validation / test — pourquoi trois ensembles, pas deux
→ Fuite de données — le tueur silencieux des projets ML
→ Une liste de contrôle de préparation des données en 8 étapes
Ceci est l'épisode 8 de Master AI & Machine Learning — Module 2 : Essentiels des données.
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📋 PLAYLIST DU COURS COMPLET
⬅ Ép 07 — Types de données expliqués
➡ Ép 09 — Biais dans les données
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Série de réflexions · Présentée par TechnovativeAI
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