#Data Science & Machine Learning
La donnée brute ne se transforme pas en valeur par magie: il faut la comprendre, la nettoyer, la représenter, puis entraîner des modèles qui généralisent au‑delà de l’échantillon. Le cycle est itératif: formuler un problème, préparer les données, choisir une famille de modèles, évaluer honnêtement, itérer en améliorant le pipeline.
On insiste sur la rigueur expérimentale: séparation stricte entraînement/validation/test, métriques adaptées au contexte, et vigilance face aux fuites de données. Un modèle performant est un tout: preprocessing, architecture, hyperparamètres et procédure d’évaluation.