LangChain pour les Data Scientists en 2026 : LLMs, Agents et Questions d'Entretien
Guide complet sur LangChain pour les data scientists : maîtriser les LLMs, les agents autonomes et se préparer aux questions d'entretien technique en 2026.
Data Science & ML
DATA
Parcours complet en Data Science et Machine Learning avec Python comme langage principal. De la manipulation de données avec Pandas et NumPy à l'implémentation de modèles de Deep Learning avec TensorFlow/Keras, en passant par le ML classique avec Scikit-Learn. Inclut également les compétences MLOps pour déployer et maintenir des modèles en production avec Docker, FastAPI et les plateformes cloud.
Ce que tu vas apprendre
Python moderne avec programmation orientée objet et bonnes pratiques
Manipulation de données avec Pandas, NumPy et SQL (BigQuery)
Visualisation avec Matplotlib, Seaborn et Plotly
Statistiques descriptives et inférentielles avec Statsmodel
Machine Learning avec Scikit-Learn et XGBoost (régression, classification, clustering)
Deep Learning avec TensorFlow et Keras (CNN, RNN, Transformers)
NLP et GenAI avec Hugging Face, LangChain et LLMs (GPT, Gemini)
MLOps avec MLflow, Docker, FastAPI et Streamlit
Environnements de développement : Jupyter, Google Colab
Déploiement cloud avec Google Compute, Cloud Storage et GPU
Sujets clés à maîtriser
Les concepts les plus importants pour comprendre cette techno et réussir tes entretiens
1
Python : types, structures de données, POO, décorateurs, générateurs, context managers
2
NumPy : arrays, broadcasting, indexation, opérations vectorisées, algèbre linéaire
3
Pandas : DataFrames, Series, indexation, groupby, merge, pivot, time series
4
SQL : SELECT, JOIN, GROUP BY, window functions, CTEs, optimisation de requêtes
5
Visualisation : Matplotlib (figures, axes, subplots), Seaborn (statistical plots), Plotly (interactif)
6
Statistiques : distributions, tests d'hypothèse, intervalles de confiance, régression
7
Feature Engineering : encoding, scaling, feature selection, feature creation
8
ML Supervised : régression linéaire/logistique, arbres, Random Forest, XGBoost, métriques
9
ML Unsupervised : K-Means, clustering hiérarchique, PCA, t-SNE
10
Pipeline ML : train/test split, cross-validation, hyperparameter tuning, overfitting
11
Deep Learning : perceptrons, backpropagation, activation functions, optimizers, loss functions
12
CNN : convolutions, pooling, architectures (ResNet, VGG), transfer learning
13
RNN/LSTM : séquences, vanishing gradient, attention mechanism, Transformers
14
NLP : tokenization, embeddings, word2vec, BERT, fine-tuning LLMs
15
MLOps : versioning (MLflow), containerisation (Docker), API (FastAPI), monitoring
16
Cloud : Google Cloud (Compute, Storage, BigQuery), GPU training, Vertex AI
17
Éthique IA : biais, explicabilité (SHAP, LIME), fairness, RGPD
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