2025-03-01 : feuille de route 2025

site web : sdpython.github.io

Apprendre la programmation avec Python

Séance 1 (31/1)

Un jeu de données :

• Demandes de valeurs foncières

Quatre thèmes

• Deux types de problèmes : régression, classifications

• Problèmes dérivés : ranking, clustering, série temporelles

• Calculs, puissances de calculs, CUDA, CPU

• Environnement de travail, coder avec un LLM en local, 2025-01-31 : local LLM, avenir du datascientiste

Autres notes

• Quelques rappels

• programmation (python numpy, pandas, matplotlib, jupyter)

• Tests unitaires, package python

• SQL

• CPU, CUDA

• machine learning, scikit-learn, pytorch

• comparaison torch/scikit-learn

• Classification et régression

• évaluation, ROC,

• ranking, clustering

• ChatGPT, LLM, (Large Language Model), SLLM (Small LLM)

• Coder avec un LLM en local : 2025-01-31 : local LLM

• Notebooks, Visual Studio Code

Séance 2 (7/2)

• arbre de régression, de classification

Séance 3 (14/2)

un peu plus de code

• pipelines

• créer son propre estimateur

• tests unitaires

Séance 4 (21/2)

• prétraitement

• anomalie

• cartes

Séance 5 (6/3)

• série temporelles

• analyses de survie

• DeepAR

• temps réel