Enseignement
Supports de cours sur le cycle de vie, la qualité, la gouvernance et la valeur des données.
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Cours, TD & TP
Des supports structurés, reliés à leurs présentations Slidev, leurs exercices et leurs preuves attendues.
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Enseignement
Extension TD projetée sur les sources, la provenance, les droits d’utilisation et la valeur des données.
Enseignement
Travaux pratiques sur l’acquisition, l’exploration, le nettoyage, les indicateurs et la restitution.
Enseignement
Mettre en place une chaîne traçable, reproductible et vérifiable pour une expérience de machine learning.
Enseignement
Identifier les informations manquantes et proposer un manifeste minimal de reproductibilité.
Enseignement
Mettre en œuvre une chaîne minimale reliant code, données, paramètres et métriques.
Guide
Construire une chaîne Requests → réponse brute → BeautifulSoup/Pandas → CSV, avec une provenance vérifiable et un repli local.
Guide
Mettre en place un petit pipeline de machine learning versionné avec DVC, paramétré avec YAML et suivi avec MLflow.