Ronald Ibondji Baguissi

Ronald Ibondji Baguissi Data scientist passionné par les sujets de la Data et l'Intelligence Artificielle

Juste un jeune Gabonais passionné par la Data Science et l'IA qui veut vulgariser les conceptes, les technologies et les métiers qui tournent autour.

🟢 𝗙𝗢𝗥𝗠𝗘 𝗧𝗢𝗜 𝗔𝗨𝗫 𝗠𝗘𝗧𝗜𝗘𝗥𝗦 𝗗𝗨 𝗗𝗜𝗚𝗜𝗧𝗔𝗟 🟢𝐋𝐚 𝐜𝐨𝐡𝐨𝐫𝐭𝐞 𝟐 𝐝𝐮 𝐩𝐫𝐨𝐠𝐫𝐚𝐦𝐦𝐞 𝐀𝐌𝐉𝐀 – 𝟏𝟎𝟎𝟎 𝐉𝐞𝐮𝐧𝐞𝐬 𝟏𝟎𝟎𝟎 𝐀𝐦𝐛𝐢𝐭𝐢𝐨𝐧𝐬 𝐨𝐮𝐯𝐫𝐞 𝐬𝐞𝐬 𝐩𝐨𝐫𝐭𝐞𝐬 𝐞𝐧 𝐜𝐞 𝐝...
08/04/2026

🟢 𝗙𝗢𝗥𝗠𝗘 𝗧𝗢𝗜 𝗔𝗨𝗫 𝗠𝗘𝗧𝗜𝗘𝗥𝗦 𝗗𝗨 𝗗𝗜𝗚𝗜𝗧𝗔𝗟 🟢

𝐋𝐚 𝐜𝐨𝐡𝐨𝐫𝐭𝐞 𝟐 𝐝𝐮 𝐩𝐫𝐨𝐠𝐫𝐚𝐦𝐦𝐞 𝐀𝐌𝐉𝐀 – 𝟏𝟎𝟎𝟎 𝐉𝐞𝐮𝐧𝐞𝐬 𝟏𝟎𝟎𝟎 𝐀𝐦𝐛𝐢𝐭𝐢𝐨𝐧𝐬 𝐨𝐮𝐯𝐫𝐞 𝐬𝐞𝐬 𝐩𝐨𝐫𝐭𝐞𝐬 𝐞𝐧 𝐜𝐞 𝐝𝐞́𝐛𝐮𝐭 𝐝𝐮 𝐦𝐨𝐢𝐬 𝐝’𝐚𝐯𝐫𝐢𝐥 !

Tu es jeune, entre 18-35 ans, tu vis en Afrique, et tu veux te former aux métiers du numérique, travailler au sein d'une entreprise grâce à ces compétences ou entreprendre ?

Ce programme est conçu pour t’accompagner, te permettre d’obtenir une certification internationale et t’ouvrir à de vraies opportunités dans des domaines de la Tech comme le marketing digital, la data, l’IA ou encore la cybersécurité.

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𝙀𝙩 𝙨𝙞 𝙖𝙪𝙟𝙤𝙪𝙧𝙙'𝙝𝙪𝙞 𝙤𝙣 𝙥𝙖𝙧𝙡𝙖𝙞𝙩 𝙙𝙪 𝙁𝙚𝙖𝙩𝙪𝙧𝙚 𝙀𝙣𝙜𝙞𝙣𝙚𝙚𝙧𝙞𝙣𝙜 ?Le Feature Engineering c'est l'art de préparer les meilleurs indice...
18/03/2026

𝙀𝙩 𝙨𝙞 𝙖𝙪𝙟𝙤𝙪𝙧𝙙'𝙝𝙪𝙞 𝙤𝙣 𝙥𝙖𝙧𝙡𝙖𝙞𝙩 𝙙𝙪 𝙁𝙚𝙖𝙩𝙪𝙧𝙚 𝙀𝙣𝙜𝙞𝙣𝙚𝙚𝙧𝙞𝙣𝙜 ?

Le Feature Engineering c'est l'art de préparer les meilleurs indices possibles pour l'apprentissage !

le processus consiste à transformer des données brutes en variables (caractéristiques) qui permettent aux algorithmes de Machine Learning de fonctionner de manière optimale.

Il est essentiel car il permet:
L'Amélioration de la précision : Des caractéristiques bien conçues aident le modèle à identifier des motifs complexes.
La Simplification du modèle : Moins de variables, mais plus pertinentes, permettent d'éviter le surapprentissage (overfitting).
Le Gain de temps : Un bon prétraitement réduit les ressources nécessaires pour entraîner les modèles.

Les techniques principales sont:
Création de variables : Combiner deux colonnes existantes pour en créer une nouvelle plus parlante (exemple: créer l'IMC à partir du poids et de la taille).

Transformation : Appliquer des fonctions mathématiques comme la transformation logarithmique ou la normalisation (mise à l'échelle) pour que les données soient comparables.

Encodage : Convertir des données textuelles (catégorielles) en chiffres que l'ordinateur peut traiter (ex: One-Hot Encoding).

Gestion des valeurs manquantes : Imputer (remplacer) les données vides par une moyenne ou une valeur spécifique pour ne pas perdre d'informations.

Sélection de caractéristiques : Identifier et ne garder que les variables les plus influentes pour réduire le "bruit".

En résumé : Le Feature Engineering, c'est préparer les meilleurs indices possibles pour que l'ordinateur comprenne les données facilement.

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