Durée: 12 mois
Rubrique: Chief Revenue Officers (CRO) ou Directeurs des Revenus
Pour tirer le meilleur parti du Machine Learning (ML), une analyse méticuleuse des données est essentielle. Ce processus se décompose en plusieurs étapes : la collecte, la préparation, le nettoyage et la visualisation des données.
La première étape est la collecte des données. Il s'agit de rassembler les informations nécessaires pour entraîner les algorithmes de ML. Ces données peuvent provenir de diverses sources : bases de données internes, capteurs IoT, données publiques, réseaux sociaux, etc. La qualité et la quantité des données collectées jouent un rôle crucial dans la performance des modèles de ML.
Une fois les données collectées, elles doivent être préparées et nettoyées. Cette étape inclut la gestion des données manquantes, la correction des erreurs, la normalisation et l'encodage des données catégorielles.
La dernière étape est la visualisation des données. Elle consiste à représenter graphiquement les données pour en dégager des tendances, des motifs et des corrélations qui ne sont pas immédiatement visibles dans des tableaux de données. Les outils de visualisation comme Matplotlib, Seaborn et Tableau sont particulièrement utiles pour cette tâche.
L'analyse des données pour le Machine Learning est une étape fondamentale qui influence fortement la performance des modèles. Une collecte soignée, une préparation méticuleuse et une visualisation pertinente sont les piliers d'une analyse de données réussie.
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