Ce projet propose une formation en apprentissage automatique appliquée aux sciences environnementales et au secteur énergétique. Il utilise des notebooks Python pour enseigner l'analyse de données climatiques et énergétiques, en combinant méthodes statistiques traditionnelles et techniques avancées de machine learning. Les étudiants apprennent à extraire des motifs pertinents, modéliser des relations entre variables et prédire des tendances pour prendre des décisions éclairées dans des contextes environnementaux concrets.

Ce projet propose une formation complète en apprentissage automatique appliqué aux sciences du climat et au secteur de l'énergie. Il combine des cours théoriques et des travaux pratiques sur des données réelles pour enseigner aux étudiants comment extraire des motifs pertinents, prédire des variables et optimiser des processus. Les cas concrets incluent l'analyse de données de capteurs pour améliorer l'efficacité énergétique des bâtiments ou l'exploitation de prévisions climatiques pour anticiper les tendances futures.

Atelier pédagogique dédié à l'apprentissage automatique et à l'analyse de données. Il propose des tutoriels pratiques pour maîtriser les bibliothèques Python comme pandas et scikit-learn. Destiné aux débutants et aux professionnels souhaitant se former aux techniques de data science. Les participants peuvent exécuter des notebooks interactifs pour manipuler des jeux de données et construire des modèles prédictifs.