Structurer, nettoyer et valider des données destinées à l’entraînement d’un modèle d’intelligence artificielle, en assurant leur alignement, leur cohérence et leur complétude.


Plan détaillé :
- Pourquoi la qualité des données est cruciale en IA (Rôle clé des données, Garbage In Garbage Out, biais et éthique)
- Comprendre l’alignement des données (Correspondance entrée-sortie, structure cohérente, erreurs fréquentes)
- Assurer la cohérence des données (Uniformité des formats et types, détection des erreurs via statistiques, pandas, Great Expectations)
- Traiter la complétude des données (Données complètes, identification des valeurs manquantes, correction par suppression, imputation ou augmentation)
- Concevoir un pipeline de préparation de données (Étapes automatisées : ingestion, nettoyage, transformation, validation)
- Exemple de livrable : Nettoyer et structurer un jeu de données réel pour l’IA