Fondations solides en machine learning : création, optimisation et déploiement de modèles prédictifs avec Python et scikit-learn. Algorithmes couverts : k-NN, régression linéaire, régression logistique, K-means. Évaluation par métriques d'erreur, validation croisée, optimisation des hyperparamètres.