Récapitulatif

Maîtriser les biais de données

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

Chapitre 1 : Comprendre le biais de données

Biais de données tout au long du cycle de vie

Vous avez démêlé le concept de biais de données, son évolution et sa présence tout au long du cycle de vie des données
Vous avez examiné son impact sur la prise de décision et identifié divers types de biais de données

Vous avez appris à reconnaître et traiter les biais de sélection, historiques et de mesure
Vous avez exploré des stratégies pour garantir des jeux de données diversifiés et représentatifs

(échantillonnage, échantillonnage stratifié, augmentation des données, outils de mesure normalisés)

Stratégies d’atténuation des biais de données

Sélection des données causant un biais algorithmique

Vous avez exploré des biais cognitifs comme le biais de confirmation et l’ancrage
Vous avez appris le biais de publication, ses implications, et comment les biais algorithmiques peuvent affecter le développement et les résultats des modèles
Vous avez maîtrisé des techniques pour détecter et atténuer les biais

Vous êtes désormais en mesure de mener des analyses plus éthiques, précises et équitables !
À poursuivre :
- Introduction à l’éthique des données
- Introduction à la confidentialité des données
- Pratiques d’IA responsable

Livre d’apprentissage

Maîtriser les biais de données