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 démystifié le concept de biais de données, en explorant son apparition et sa présence tout au long du cycle de vie des données
Vous avez examiné son impact sur la prise de décision et repéré divers types de biais de données

Vous avez appris à reconnaître et corriger les biais de sélection, historiques et de mesure
Vous avez exploré des stratégies pour assurer des ensembles de données diversifiés et représentatifs

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

Stratégies d'atténuation des biais de données

Sélection des données causant des biais algorithmiques

Vous avez exploré des biais cognitifs comme le biais de confirmation et l'ancrage
Vous avez découvert le biais de déclaration, ses effets, et comment les biais algorithmiques influencent la mise au point des modèles et leurs résultats
Vous avez maîtrisé des techniques pour détecter et atténuer les biais

Vous êtes maintenant outillé pour mener des analyses de données plus éthiques, exactes et équitables !
À explorer ensuite :
- Introduction à l'éthique des données
- Introduction à la protection des renseignements personnels
- Pratiques d'IA responsable

Livre d'apprentissage

Maîtriser les biais de données