Data Science & ML
Harness the power of data science and machine learning with our AI prompts. Data analysis, predictive models, visualization — transform your data into actionable insights.
3 prompts
Getting the most from Data Science & ML prompts
Ces prompts accompagnent un projet de data science de la donnée brute au modèle. Ils couvrent la préparation des données avec deux pipelines ETL (DeepSeek et Claude) et la modélisation prédictive et statistique (Mistral) : choix de la méthode, variables, validation et interprétation des résultats.
Ils conviennent aux analystes qui passent au machine learning, aux développeurs qui manipulent des données et aux étudiants. Décrivez votre objectif métier, la taille et la nature des données, et la façon dont le résultat sera utilisé.
Un modèle ne vaut que par ses données : prenez le temps de les nettoyer et de vérifier leur représentativité. Méfiez-vous des scores trop beaux, souvent signe d'une fuite de données entre l'entraînement et le test.
Frequently asked questions
Par où commencer un projet de machine learning ?
Par la question métier : que voulez-vous prédire ou expliquer, et quelle décision en dépendra ? Viennent ensuite la collecte et le nettoyage des données, un modèle simple de référence, puis des modèles plus avancés s'ils apportent un vrai gain.
Quel modèle choisir pour une prédiction ?
Commencez simple : régression linéaire ou logistique, arbre de décision. Les méthodes d'ensemble comme les forêts aléatoires ou le gradient boosting sont souvent performantes sur des tableaux de données. Le prompt de modélisation compare les options selon votre cas.
Comment savoir si un modèle est fiable ?
Évaluez-le sur des données qu'il n'a jamais vues, avec une métrique adaptée à votre objectif, et comparez-le à une référence simple. Vérifiez aussi qu'il reste fiable sur les sous-groupes importants de vos données.
Peut-on envoyer ses données à l'IA ?
Pas de données personnelles ou confidentielles sans autorisation. Décrivez plutôt la structure (colonnes, types, volumes) et partagez un échantillon anonymisé ou fictif. L'IA écrit alors le code que vous exécutez sur vos vraies données, en local.