Dans ce chapitre, nous vous dévoilons un projet fascinant : la prédiction d’éligibilité aux prêts à l’aide de deux puissants artefacts du royaume du machine learning, la régression logistique et KNN. Une aventure mêlant données, algorithmes et interface magique, que nous vous invitons à explorer.

Table des matières

• Objectif du Projet
• Le grimoire des données
• Construction des Modèles de Prédiction
• Développement de la Plateforme Web
• Point sur les Technos Utilisées
• Impact et Utilité
• Visuels
• Conclusion de la quête

Objectif du Projet

Chaque grande aventure commence par un défi. Ici, l’objectif principal était de créer un modèle prédictif qui aide les banques à déterminer si un client potentiel est éligible à un prêt en fonction de ses caractéristiques personnelles et financières comme son revenu, sa situation matrimoniale ou son historique de crédit. Pour ce faire, nous avons mis sur pied deux modèles de machine learning : la régression logistique et le k-plus proches voisins (KNN), pour analyser et prédire les résultats en fonction des données. Nous avons également créé une plateforme web pour permettre aux banquiers et administrateurs de banque de visualiser et d’interagir facilement avec ces prédictions. Une solution complète, pensée pour rendre le processus décisionnel plus simple et efficace.

Bienvenue, chers apprentis enchanteurs, dans une nouvelle aventure au cœur du monde numérique, où les QR codes se présentent comme de mystérieux parchemins.

Table des matières

• QR Codes : Porteurs de Mystères Numériques
• L’Encodage des QR Codes : Tisser la Toile Magique
• L’Encodage Simple : Un Premier Pas
• Un QR Code en Couleur : Une Touche d’Éclat
• Le Décodage des QR Codes : L’Art de la Divination
• Le Décodage Simple : Révéler les Secrets
• Le Décodage Simple : Déchiffrer les Secrets
• Conclure notre Aventure Magique

QR Codes : Porteurs de Mystères Numériques

Les QR codes, abrégés de l’anglais “Quick Response” (Réponse Rapide), sont comme des parchemins magiques du monde numérique. Ce sont des images bidimensionnelles qui renferme un pouvoir énigmatique : la capacité de stocker et de transmettre des informations secrètes. Leur apparence, telles des caractères d’un vieux grimoire, forment un code qui peut être décrypté par des apprentis mages numériques. Dans cet univers de “techno magie”, les QR codes servent de portails vers un monde de données et d’informations cachées.

Bienvenue, cher apprenti mage du numérique, dans une nouvelle aventure au cœur du monde virtuel où les données se cachent tels des trésors dissimulés, attendant d’être découverts par des esprits curieux comme le vôtre. Dans ce récit, nous allons plonger dans l’art mystérieux du Web Scraping, une magie qui nous permet de collecter des données précieuses à partir du tissu même du web.

Table des matières

• La Baguette Magique du Web Scraping
• Les Formules Enchanteresses : Bibliothèques Python et Outils de Scraping
• Les Sorts de Sélection : Cibler les Trésors Cachés
• La Transmutation des Données : De l’Invisible au Visible
• Les Limites Éthiques : Un Code de Conduite Magique
• Importer les Bibliothèques Magiques
• Préparer la Potion Magique (URL)
• Lancer le Sort d’urllib.request
• Utiliser Beautiful Soup pour Lire les Runes
• Explorer les Mystères du Code HTML
• Manipuler les Résultats
• Conclusion : Révéler les Mystères Cachés

La Baguette Magique du Web Scraping

Imaginez-vous tenant entre vos mains une baguette magique virtuelle, une baguette capable de parcourir les recoins du monde virtuel, d’extraire des informations cachées dans les pages web et de les assembler pour créer une vision plus riche et informée de notre univers en ligne. C’est exactement ce que le Web Scraping nous permet de faire. Telle une incantation, cette technique nous ouvre les portes des trésors de données en ligne, nous permettant de les collecter et de les transformer en une forme que nous pouvons explorer et analyser.

L’univers de la programmation peut sembler intimidant pour les débutants, mais il existe des moyens ludiques et créatifs pour introduire les concepts de base. Récemment, j’ai eu le privilège d’être l’un des intervenants lors d’une séance d’initiation à la programmation organisée par le Dakar Institute of Technology. Parmi toutes les notions abordées au cours de cette semaine passionnante, l’expérience de découvrir le module Turtle en Python a été particulièrement enrichissante. Cette semaine, je t’invite donc à explorer cet outil étonnant, qui ouvre la voie à la création artistique en langage Python. Prépare-toi à embarquer pour un voyage où les figures géométriques prennent vie et où les courbes deviennent des œuvres d’art.
À vos baguettes, prêts ? Incantations !

« Un jour, alors que je parcourais les vastes couloirs de la Bibliothèque des Prédictions, je suis tombé sur une carte ancienne. Une carte pas comme les autres… Une carte capable de révéler les chemins vers les prédictions les plus justes et les plus incroyables. Aujourd’hui, je vous invite à plonger avec moi dans cette exploration magique : la Carte des Algorithmes de Machine Learning. »

Table des matières

• Une carte à trois chemins
• Premier chemin : L’apprentissage supervisé
• Deuxième chemin : L’apprentissage non supervisé
• Troisième chemin : L’apprentissage semi-supervisé
• Conclusion : Le choix du chemin

Dans les profondeurs des données se cache une force mystérieuse, capable de transformer des informations brutes en connaissances précieuses : c’est le Machine Learning. Mais que se cache-t-il réellement derrière ce terme, souvent évoqué dans le monde des sciences des données ?

Bienvenue dans le royaume fascinant du développement web, où chaque ligne de code tisse la toile magique qui donne vie à l’univers en ligne. Dans cette quête, nous plongerons au cœur des fondations mystiques du HTML et du CSS, les deux langages qui servent d’alchimie pour transformer des lignes de code en sites web éblouissants.

Le HTML, langage de balisage, sera notre première étoile à explorer. Il forme la structure fondamentale de chaque page web, chaque balise jouant un rôle crucial dans la construction de cet édifice numérique. Ensuite, nous nous immergerons dans l’esthétique ensorcelante du CSS, le langage qui donne vie aux couleurs, aux polices, et qui modèle l’apparence de nos créations.

Bienvenue, chers apprentis enchanteurs, dans une nouvelle aventure au cœur du monde numérique, où les QR codes se présentent comme de mystérieux parchemins.

Table des matières

• QR Codes : Porteurs de Mystères Numériques
• L’Encodage des QR Codes : Tisser la Toile Magique
• L’Encodage Simple : Un Premier Pas
• Un QR Code en Couleur : Une Touche d’Éclat
• Le Décodage des QR Codes : L’Art de la Divination
• Le Décodage Simple : Révéler les Secrets
• Le Décodage Simple : Déchiffrer les Secrets
• Conclure notre Aventure Magique

QR Codes : Porteurs de Mystères Numériques

Les QR codes, abrégés de l’anglais “Quick Response” (Réponse Rapide), sont comme des parchemins magiques du monde numérique. Ce sont des images bidimensionnelles qui renferme un pouvoir énigmatique : la capacité de stocker et de transmettre des informations secrètes. Leur apparence, telles des caractères d’un vieux grimoire, forment un code qui peut être décrypté par des apprentis mages numériques. Dans cet univers de “techno magie”, les QR codes servent de portails vers un monde de données et d’informations cachées.

Bienvenue, cher apprenti mage du numérique, dans une nouvelle aventure au cœur du monde virtuel où les données se cachent tels des trésors dissimulés, attendant d’être découverts par des esprits curieux comme le vôtre. Dans ce récit, nous allons plonger dans l’art mystérieux du Web Scraping, une magie qui nous permet de collecter des données précieuses à partir du tissu même du web.

Table des matières

• La Baguette Magique du Web Scraping
• Les Formules Enchanteresses : Bibliothèques Python et Outils de Scraping
• Les Sorts de Sélection : Cibler les Trésors Cachés
• La Transmutation des Données : De l’Invisible au Visible
• Les Limites Éthiques : Un Code de Conduite Magique
• Importer les Bibliothèques Magiques
• Préparer la Potion Magique (URL)
• Lancer le Sort d’urllib.request
• Utiliser Beautiful Soup pour Lire les Runes
• Explorer les Mystères du Code HTML
• Manipuler les Résultats
• Conclusion : Révéler les Mystères Cachés

La Baguette Magique du Web Scraping

Imaginez-vous tenant entre vos mains une baguette magique virtuelle, une baguette capable de parcourir les recoins du monde virtuel, d’extraire des informations cachées dans les pages web et de les assembler pour créer une vision plus riche et informée de notre univers en ligne. C’est exactement ce que le Web Scraping nous permet de faire. Telle une incantation, cette technique nous ouvre les portes des trésors de données en ligne, nous permettant de les collecter et de les transformer en une forme que nous pouvons explorer et analyser.

L’univers de la programmation peut sembler intimidant pour les débutants, mais il existe des moyens ludiques et créatifs pour introduire les concepts de base. Récemment, j’ai eu le privilège d’être l’un des intervenants lors d’une séance d’initiation à la programmation organisée par le Dakar Institute of Technology. Parmi toutes les notions abordées au cours de cette semaine passionnante, l’expérience de découvrir le module Turtle en Python a été particulièrement enrichissante. Cette semaine, je t’invite donc à explorer cet outil étonnant, qui ouvre la voie à la création artistique en langage Python. Prépare-toi à embarquer pour un voyage où les figures géométriques prennent vie et où les courbes deviennent des œuvres d’art.
À vos baguettes, prêts ? Incantations !

« Un jour, alors que je parcourais les vastes couloirs de la Bibliothèque des Prédictions, je suis tombé sur une carte ancienne. Une carte pas comme les autres… Une carte capable de révéler les chemins vers les prédictions les plus justes et les plus incroyables. Aujourd’hui, je vous invite à plonger avec moi dans cette exploration magique : la Carte des Algorithmes de Machine Learning. »

Table des matières

• Une carte à trois chemins
• Premier chemin : L’apprentissage supervisé
• Deuxième chemin : L’apprentissage non supervisé
• Troisième chemin : L’apprentissage semi-supervisé
• Conclusion : Le choix du chemin

Dans les profondeurs des données se cache une force mystérieuse, capable de transformer des informations brutes en connaissances précieuses : c’est le Machine Learning. Mais que se cache-t-il réellement derrière ce terme, souvent évoqué dans le monde des sciences des données ?

Dans ce chapitre, nous vous dévoilons un projet fascinant : la prédiction d’éligibilité aux prêts à l’aide de deux puissants artefacts du royaume du machine learning, la régression logistique et KNN. Une aventure mêlant données, algorithmes et interface magique, que nous vous invitons à explorer.

Table des matières

• Objectif du Projet
• Le grimoire des données
• Construction des Modèles de Prédiction
• Développement de la Plateforme Web
• Point sur les Technos Utilisées
• Impact et Utilité
• Visuels
• Conclusion de la quête

Objectif du Projet

Chaque grande aventure commence par un défi. Ici, l’objectif principal était de créer un modèle prédictif qui aide les banques à déterminer si un client potentiel est éligible à un prêt en fonction de ses caractéristiques personnelles et financières comme son revenu, sa situation matrimoniale ou son historique de crédit. Pour ce faire, nous avons mis sur pied deux modèles de machine learning : la régression logistique et le k-plus proches voisins (KNN), pour analyser et prédire les résultats en fonction des données. Nous avons également créé une plateforme web pour permettre aux banquiers et administrateurs de banque de visualiser et d’interagir facilement avec ces prédictions. Une solution complète, pensée pour rendre le processus décisionnel plus simple et efficace.

Dans ce chapitre, nous vous dévoilons un projet fascinant : la prédiction d’éligibilité aux prêts à l’aide de deux puissants artefacts du royaume du machine learning, la régression logistique et KNN. Une aventure mêlant données, algorithmes et interface magique, que nous vous invitons à explorer.

Table des matières

• Objectif du Projet
• Le grimoire des données
• Construction des Modèles de Prédiction
• Développement de la Plateforme Web
• Point sur les Technos Utilisées
• Impact et Utilité
• Visuels
• Conclusion de la quête

Objectif du Projet

Chaque grande aventure commence par un défi. Ici, l’objectif principal était de créer un modèle prédictif qui aide les banques à déterminer si un client potentiel est éligible à un prêt en fonction de ses caractéristiques personnelles et financières comme son revenu, sa situation matrimoniale ou son historique de crédit. Pour ce faire, nous avons mis sur pied deux modèles de machine learning : la régression logistique et le k-plus proches voisins (KNN), pour analyser et prédire les résultats en fonction des données. Nous avons également créé une plateforme web pour permettre aux banquiers et administrateurs de banque de visualiser et d’interagir facilement avec ces prédictions. Une solution complète, pensée pour rendre le processus décisionnel plus simple et efficace.

Bienvenue dans le royaume fascinant du développement web, où chaque ligne de code tisse la toile magique qui donne vie à l’univers en ligne. Dans cette quête, nous plongerons au cœur des fondations mystiques du HTML et du CSS, les deux langages qui servent d’alchimie pour transformer des lignes de code en sites web éblouissants.

Le HTML, langage de balisage, sera notre première étoile à explorer. Il forme la structure fondamentale de chaque page web, chaque balise jouant un rôle crucial dans la construction de cet édifice numérique. Ensuite, nous nous immergerons dans l’esthétique ensorcelante du CSS, le langage qui donne vie aux couleurs, aux polices, et qui modèle l’apparence de nos créations.

Dans ce chapitre, nous vous dévoilons un projet fascinant : la prédiction d’éligibilité aux prêts à l’aide de deux puissants artefacts du royaume du machine learning, la régression logistique et KNN. Une aventure mêlant données, algorithmes et interface magique, que nous vous invitons à explorer.

Table des matières

• Objectif du Projet
• Le grimoire des données
• Construction des Modèles de Prédiction
• Développement de la Plateforme Web
• Point sur les Technos Utilisées
• Impact et Utilité
• Visuels
• Conclusion de la quête

Objectif du Projet

Chaque grande aventure commence par un défi. Ici, l’objectif principal était de créer un modèle prédictif qui aide les banques à déterminer si un client potentiel est éligible à un prêt en fonction de ses caractéristiques personnelles et financières comme son revenu, sa situation matrimoniale ou son historique de crédit. Pour ce faire, nous avons mis sur pied deux modèles de machine learning : la régression logistique et le k-plus proches voisins (KNN), pour analyser et prédire les résultats en fonction des données. Nous avons également créé une plateforme web pour permettre aux banquiers et administrateurs de banque de visualiser et d’interagir facilement avec ces prédictions. Une solution complète, pensée pour rendre le processus décisionnel plus simple et efficace.

Dans ce chapitre, nous vous dévoilons un projet fascinant : la prédiction d’éligibilité aux prêts à l’aide de deux puissants artefacts du royaume du machine learning, la régression logistique et KNN. Une aventure mêlant données, algorithmes et interface magique, que nous vous invitons à explorer.

Table des matières

• Objectif du Projet
• Le grimoire des données
• Construction des Modèles de Prédiction
• Développement de la Plateforme Web
• Point sur les Technos Utilisées
• Impact et Utilité
• Visuels
• Conclusion de la quête

Objectif du Projet

Chaque grande aventure commence par un défi. Ici, l’objectif principal était de créer un modèle prédictif qui aide les banques à déterminer si un client potentiel est éligible à un prêt en fonction de ses caractéristiques personnelles et financières comme son revenu, sa situation matrimoniale ou son historique de crédit. Pour ce faire, nous avons mis sur pied deux modèles de machine learning : la régression logistique et le k-plus proches voisins (KNN), pour analyser et prédire les résultats en fonction des données. Nous avons également créé une plateforme web pour permettre aux banquiers et administrateurs de banque de visualiser et d’interagir facilement avec ces prédictions. Une solution complète, pensée pour rendre le processus décisionnel plus simple et efficace.

Dans ce chapitre, nous vous dévoilons un projet fascinant : la prédiction d’éligibilité aux prêts à l’aide de deux puissants artefacts du royaume du machine learning, la régression logistique et KNN. Une aventure mêlant données, algorithmes et interface magique, que nous vous invitons à explorer.

Table des matières

• Objectif du Projet
• Le grimoire des données
• Construction des Modèles de Prédiction
• Développement de la Plateforme Web
• Point sur les Technos Utilisées
• Impact et Utilité
• Visuels
• Conclusion de la quête

Objectif du Projet

Chaque grande aventure commence par un défi. Ici, l’objectif principal était de créer un modèle prédictif qui aide les banques à déterminer si un client potentiel est éligible à un prêt en fonction de ses caractéristiques personnelles et financières comme son revenu, sa situation matrimoniale ou son historique de crédit. Pour ce faire, nous avons mis sur pied deux modèles de machine learning : la régression logistique et le k-plus proches voisins (KNN), pour analyser et prédire les résultats en fonction des données. Nous avons également créé une plateforme web pour permettre aux banquiers et administrateurs de banque de visualiser et d’interagir facilement avec ces prédictions. Une solution complète, pensée pour rendre le processus décisionnel plus simple et efficace.

Dans ce chapitre, nous vous dévoilons un projet fascinant : la prédiction d’éligibilité aux prêts à l’aide de deux puissants artefacts du royaume du machine learning, la régression logistique et KNN. Une aventure mêlant données, algorithmes et interface magique, que nous vous invitons à explorer.

Table des matières

• Objectif du Projet
• Le grimoire des données
• Construction des Modèles de Prédiction
• Développement de la Plateforme Web
• Point sur les Technos Utilisées
• Impact et Utilité
• Visuels
• Conclusion de la quête

Objectif du Projet

Chaque grande aventure commence par un défi. Ici, l’objectif principal était de créer un modèle prédictif qui aide les banques à déterminer si un client potentiel est éligible à un prêt en fonction de ses caractéristiques personnelles et financières comme son revenu, sa situation matrimoniale ou son historique de crédit. Pour ce faire, nous avons mis sur pied deux modèles de machine learning : la régression logistique et le k-plus proches voisins (KNN), pour analyser et prédire les résultats en fonction des données. Nous avons également créé une plateforme web pour permettre aux banquiers et administrateurs de banque de visualiser et d’interagir facilement avec ces prédictions. Une solution complète, pensée pour rendre le processus décisionnel plus simple et efficace.

Bienvenue dans le royaume fascinant du développement web, où chaque ligne de code tisse la toile magique qui donne vie à l’univers en ligne. Dans cette quête, nous plongerons au cœur des fondations mystiques du HTML et du CSS, les deux langages qui servent d’alchimie pour transformer des lignes de code en sites web éblouissants.

Le HTML, langage de balisage, sera notre première étoile à explorer. Il forme la structure fondamentale de chaque page web, chaque balise jouant un rôle crucial dans la construction de cet édifice numérique. Ensuite, nous nous immergerons dans l’esthétique ensorcelante du CSS, le langage qui donne vie aux couleurs, aux polices, et qui modèle l’apparence de nos créations.

Bienvenue dans le royaume fascinant du développement web, où chaque ligne de code tisse la toile magique qui donne vie à l’univers en ligne. Dans cette quête, nous plongerons au cœur des fondations mystiques du HTML et du CSS, les deux langages qui servent d’alchimie pour transformer des lignes de code en sites web éblouissants.

Le HTML, langage de balisage, sera notre première étoile à explorer. Il forme la structure fondamentale de chaque page web, chaque balise jouant un rôle crucial dans la construction de cet édifice numérique. Ensuite, nous nous immergerons dans l’esthétique ensorcelante du CSS, le langage qui donne vie aux couleurs, aux polices, et qui modèle l’apparence de nos créations.

Bienvenue, chers apprentis enchanteurs, dans une nouvelle aventure au cœur du monde numérique, où les QR codes se présentent comme de mystérieux parchemins.

Table des matières

• QR Codes : Porteurs de Mystères Numériques
• L’Encodage des QR Codes : Tisser la Toile Magique
• L’Encodage Simple : Un Premier Pas
• Un QR Code en Couleur : Une Touche d’Éclat
• Le Décodage des QR Codes : L’Art de la Divination
• Le Décodage Simple : Révéler les Secrets
• Le Décodage Simple : Déchiffrer les Secrets
• Conclure notre Aventure Magique

QR Codes : Porteurs de Mystères Numériques

Les QR codes, abrégés de l’anglais “Quick Response” (Réponse Rapide), sont comme des parchemins magiques du monde numérique. Ce sont des images bidimensionnelles qui renferme un pouvoir énigmatique : la capacité de stocker et de transmettre des informations secrètes. Leur apparence, telles des caractères d’un vieux grimoire, forment un code qui peut être décrypté par des apprentis mages numériques. Dans cet univers de “techno magie”, les QR codes servent de portails vers un monde de données et d’informations cachées.

Bienvenue, cher apprenti mage du numérique, dans une nouvelle aventure au cœur du monde virtuel où les données se cachent tels des trésors dissimulés, attendant d’être découverts par des esprits curieux comme le vôtre. Dans ce récit, nous allons plonger dans l’art mystérieux du Web Scraping, une magie qui nous permet de collecter des données précieuses à partir du tissu même du web.

Table des matières

• La Baguette Magique du Web Scraping
• Les Formules Enchanteresses : Bibliothèques Python et Outils de Scraping
• Les Sorts de Sélection : Cibler les Trésors Cachés
• La Transmutation des Données : De l’Invisible au Visible
• Les Limites Éthiques : Un Code de Conduite Magique
• Importer les Bibliothèques Magiques
• Préparer la Potion Magique (URL)
• Lancer le Sort d’urllib.request
• Utiliser Beautiful Soup pour Lire les Runes
• Explorer les Mystères du Code HTML
• Manipuler les Résultats
• Conclusion : Révéler les Mystères Cachés

La Baguette Magique du Web Scraping

Imaginez-vous tenant entre vos mains une baguette magique virtuelle, une baguette capable de parcourir les recoins du monde virtuel, d’extraire des informations cachées dans les pages web et de les assembler pour créer une vision plus riche et informée de notre univers en ligne. C’est exactement ce que le Web Scraping nous permet de faire. Telle une incantation, cette technique nous ouvre les portes des trésors de données en ligne, nous permettant de les collecter et de les transformer en une forme que nous pouvons explorer et analyser.

L’univers de la programmation peut sembler intimidant pour les débutants, mais il existe des moyens ludiques et créatifs pour introduire les concepts de base. Récemment, j’ai eu le privilège d’être l’un des intervenants lors d’une séance d’initiation à la programmation organisée par le Dakar Institute of Technology. Parmi toutes les notions abordées au cours de cette semaine passionnante, l’expérience de découvrir le module Turtle en Python a été particulièrement enrichissante. Cette semaine, je t’invite donc à explorer cet outil étonnant, qui ouvre la voie à la création artistique en langage Python. Prépare-toi à embarquer pour un voyage où les figures géométriques prennent vie et où les courbes deviennent des œuvres d’art.
À vos baguettes, prêts ? Incantations !