Implémentez un modèle de scoring

Mission :

1. Construire un modèle de scoring qui donnera une prédiction sur la probabilité de faillite d'un client de façon automatique
2. Construire un dashboard interactif à destination des gestionnaires de la relation client permettant d'interpréter les prédictions faites par le modèle, et d’améliorer la connaissance client des chargés de relation client
3. Mettre en production le modèle de scoring de prédiction à l’aide d’une API, ainsi que le dashboard interactif qui appelle l’API pour les prédictions

Compétences validées :

1. Définir la stratégie d’élaboration d’un modèle d’apprentissage supervisé
2. Utiliser un logiciel de version de code pour assurer l’intégration du modèle
3. Définir et mettre en œuvre un pipeline d’entraînement des modèles
4. Évaluer les performances des modèles d’apprentissage supervisé
5. Définir et mettre en œuvre une stratégie de suivi de la performance d’un modèle
6. Rédiger une note méthodologique afin de communiquer sa démarche de modélisation
7. Déployer un modèle via une API dans le Web
8. Réaliser un dashboard pour présenter son travail de modélisation
9. Présenter son travail de modélisation à l'oral

Outils : Git · Modélisation des données · Interface de programmation d’application (API) · Pytest · Échantillonnage · Heroku · Machine Learning Operations (MLOps) · GitHub · MLflow · Tableau de bord · FastAPI · Test unitaire · Règles pour l’accessibilité des contenus Web (WCAG)

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🎬Soutenance du projet