Commencez par configurer votre environnement et maîtriser les fondamentaux du traitement des données : chargement, nettoyage et exploration des jeux de données à l'aide de bibliothèques telles que DataFrames.jl et CSV.jl. Progressez ensuite vers la création de visualisations percutantes avec Plots.jl, l'inférence statistique et les tests d'hypothèses. Approfondissez la modélisation prédictive avec des techniques de régression linéaire et avancée, puis abordez la réduction de dimensionnalité pour les données de grande dimension et l'apprentissage non supervisé via des algorithmes de clustering.
Apprenez à créer des pipelines d'apprentissage automatique complets, du prétraitement au déploiement, et découvrez des ressources pour développer vos compétences. Grâce à des exemples de code détaillés, des exercices et des applications concrètes comme l'analyse de données de vente ou la prédiction du comportement client, ce livre vous donne les clés du succès dans la finance, la santé et bien plus encore. Maîtrisez l'efficacité de Julia et transformez vos données en informations exploitables : votre apprentissage des données commence ici !
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