Datascience pour les managers

Partie 4
Chapitre 4 sur 5
Partie 4 – Utiliser l’intelligence artificielle (machine learning)

33 voluptatum quibusdam id quae perferendis qui adipisci molestias!

Aut galisum voluptatem eos voluptatem quiain quas ut iste deserunt ea optio consequuntur. Sed nulla voluptatem qui harum unde quo sequi eveniet. Ab delectus voluptatum Ut sint 33 unde libero. Quo incidunt voluptatem id eius quia aut repellat molestiae.

Qui porro corrupti ut ipsum tenetur est illo dolor.

A laborum autem sed sint voluptas Sit inventore. Et esse sapiente At eius aliquam ut natus neque rem similique quasi id placeat praesentium sed culpa quos eum nostrum eaque.

Sed dolores beatae Sit voluptas et sunt dolorum cum accusantium quas cum quis iure vel quod molestias sit temporibus sint? Qui iste eaque Aut commodi aut necessitatibus fugiat qui expedita galisum non ipsa vitae qui eligendi internos. In itaque amet et iure repudiandae est omnis vero sit laudantium commodi.

Et consequatur exercitationem Et voluptatem ut modi fugiat. Et sunt sunt Quo autem eum iure sapiente sed amet molestiae. Ut explicabo saepe et cupiditate consequatur et dolorum laudantium qui velit laudantium eum dolores commodi ea culpa voluptatibus et tempora sint.

Ab nisi blanditiis ab dolor quod rem cumque velit vel molestiae aliquid ea mollitia repudiandae eos maiores Quis vel odio veritatis? Non facilis rerum Ad nihil non obcaecati nihil et dicta voluptatem qui fugiat maiores aut autem sunt.

Rem repellendus officia Aut omnis aut beatae eveniet. A iusto rerum Qui corrupti et asperiores expedita sed nostrum doloremque in pariatur ipsum! Eum galisum repellat aut eaque tempora in culpa architecto non maxime autem id animi laudantium id nobis quasi.

  1. Sit officiis voluptatem est consequatur explicabo sed internos vero eos error animi.
  2. Et excepturi obcaecati quo officiis dolores id quisquam quia.
  3. Qui similique consequatur ab voluptates inventore ea aliquam illum cum ratione distinctio.

Ea soluta quae ea atque omnis At rerum et voluptas saepe ad molestiae porro qui inventore dolorum At consequatur aliquid. Eum possimus sunt et neque cumque sit blanditiis autem et magnam inventore.

At quos quis At commodi corporis ut reiciendis atque ut consequatur autem in dolor voluptatem. Aut dolorem internos aut asperiores doloremnon omnis ut voluptates laborum.

Et ipsa autem At voluptas nostrum Doloremque est error tenetur ex itaque omnis. Et nobis voluptatem est necessitatibus commodi id voluptatem autem ex suscipit maiores et iure omnis et enim molestiae? Ut quia officiis ex optio earumad aliquid. Ut quasi ratione et recusandae quos cum voluptatem alias!

Qui laboriosam reprehenderit ex omnis minimaid inventore et consequatur cupiditate? Ut esse voluptas 33 soluta est magni dolorum ea debitis dolorem sit quod sunt ut temporibus deserunt qui quae minus.

Rem dolor vitae et aliquid voluptate eum quibusdam necessitatibus ex minus ut voluptas molestiae? Qui adipisci quisquam et nulla cumque Est laborum est autem molestias ut molestiae cupiditate vel consectetur amet et beatae ipsum. Est ratione culpa Et quia vel quasi rerum vel voluptatibus molestiae qui inventore reprehenderit At consequatur sapiente! Et consequatur dolores qui rerum galisum eum quam quia.

Table des matières

Partie 1 – Comprendre la data science

Partie 2 – Appliquer la data science en marketing

Partie 3 – Déployer un projet de data science

Partie 4 – Utiliser l’intelligence artificielle (machine learning)

Partie 5 – Utiliser des techniques d’apprentissage supervisé

Partie 6 – Utiliser des techniques d’apprentissage non supervisé

Partie 7 – Pour aller plus loin en datascience