Avant-lancement · Accès anticipé

Le code ne vaut plus rien.
Le jugement, lui,
vous fait embaucher.

Klerisy vous confie un vrai projet dans votre domaine — données chargées, environnement prêt — et une IA qui vous guide au lieu de vous donner la réponse. Vous pilotez. Vous décidez. Vous apprenez.

Rejoindre la liste d’attente →Comment ça marche ▶
Étape 3 sur 8 · 38%
classification_sous_types.ipynb
Étape 3 — Analyse exploratoire
Comprenez les données avant de toucher au moindre modèle.
[1]
import pandas as pd df = pd.read_csv('expression.csv') print(df.shape) print(df['subtype'].value_counts())
Sortie [1]
(523, 1842)
0    441 ← 84.3%
1     58 ← 11.1%
2     24 ←  4.6%
[ ]
# à vous de décider — et maintenant ?
Klerisy Tuteur
Expression génique · sous-types
Klerisy
523 échantillons, 1 842 variables. Que vous dit ce rapport avant même de modéliser ?
Vous
p ≫ n. Je réduirais d’abord la dimension.
Klerisy
Bon réflexe. Mais 84 % de vos échantillons appartiennent à une seule classe. Quelle métrique ferait passer un modèle inutile pour un modèle brillant ?
Indice : demandez-vous ce que marque un prédicteur qui répond toujours la classe majoritaire.
↑

Chaque offre d’emploi réclame de l’expérience. Chaque cours vous remet un certificat. Klerisy vous donne le travail.

Le fossé

Vous avez fini le cours.
Vous ne savez toujours pas commencer.

Les cours optimisent l’achèvement. La vraie analyse récompense la capacité à rester devant un jeu de données ambigu et à décider par quoi commencer.

Ce que les cours entraînent

Des CSV propres avec une seule bonne réponse Recopier la cellule du formateur L’accuracy sur un jeu jouet équilibré Un certificat que personne ne lit

Ce que le métier demande

35 % de valeurs manquantes et zéro documentation Choisir entre trois approches défendables Comprendre pourquoi votre métrique ment L’expliquer à quelqu’un de plus expérimenté

Ce que Klerisy construit

Du jugement dans l’ambiguïté réelle L’habitude d’interroger vos propres résultats Les mots pour défendre une décision Un dépôt que vous pouvez dérouler devant quelqu’un

Comment ça marche

Zéro installation. Du vrai travail. De la vraie réflexion.

Chaque projet arrive prêt à l’emploi — données, environnement, et une IA qui pose des questions au lieu de donner des réponses.

Étape 01
Choisissez un projet dans votre domaine

Biologie, finance, données cliniques, opérations. Prenez un domaine que vous connaissez déjà — la data science y deviendra immédiatement concrète, pas abstraite.

Aucune expérience en data science requise
Étape 02
Tout est déjà configuré

Python, Jupyter, toutes les bibliothèques — dans votre navigateur. Aucune installation, aucune erreur d’environnement, aucun détour par Stack Overflow. Ouvrez et codez.

Dans le navigateur · démarrage immédiat
Étape 03
Votre guide IA réfléchit avec vous

Bloqué ? Il ne vous donne pas la réponse — il vous pose la bonne question. Vous comprenez chaque ligne que vous écrivez et chaque décision que vous prenez.

Tuteur IA socratique
Pour qui

Deux profils. La même pièce manquante.

01
Le jeune diplômé
Je connais les algorithmes.
Je me fige dès que
les données deviennent sales.
Aujourd’hui
Les cours sont validés, peut-être même un master — et chaque offre réclame encore une expérience qu’on ne vous a jamais laissé acquérir.
Après
Trois ou quatre projets que vous déroulez pendant vingt minutes sans notes, parce que chaque décision était la vôtre.
→ Des réponses en entretien, pas des captures de certificat
02
L’expert métier
J’ai des années de données
sous les yeux. Je n’ai jamais
su les exploiter.
Aujourd’hui
Ingénieur, clinicien, chercheur, analyste. Vous connaissez votre domaine mieux qu’aucun diplômé de bootcamp — et rien de tout cela n’apparaît dans vos analyses.
Après
Une spécialisation de quatre projets dans votre propre domaine, défendable en revue et lisible sur un CV.
→ La couche de traduction, pas un énième cours d’introduction
Bibliothèque de projets

Chaque projet cache
un piège qui vaut la leçon.

Pas des exercices. Chacun est bâti autour d’une erreur précise que les data scientists expérimentés ont appris à flairer avant de la commettre.

Parcours de spécialisation
Ce que vous emportez

Trois choses, et aucune
n’est un certificat.

01 · Le dépôt
Poussé sur votre GitHub

Notebook, commits et un README écrits à partir de vos propres décisions — pas d’un modèle. Ça se lit comme du travail parce que c’en est.

02 · L’intuition
Savoir quand se méfier de soi

Fuite de données, dérive, déséquilibre, autocorrélation — vous rencontrez chacun comme un problème qui vous a mordu, la seule façon dont ça s’imprime.

03 · Le récit
Des réponses pour l’entretien difficile

« Pourquoi ce modèle ? » « Que feriez-vous autrement ? » Vous avez écrit ce recul à l’étape huit. Vous avez déjà la réponse.

Tarifs

Tout ce qu’il vous faut
pour apprendre en construisant.

Démarrez Klerisy Pro avec sept jours d’essai. Votre carte est requise pour commencer ; annulez à tout moment avant le renouvellement.

Klerisy Pro — accès complet

Tout, déverrouillé.

$79/mois USD

7 jours d’essai gratuit • Carte requise • Annulable à tout moment

  • ✦Tous les parcours et tous les projets
  • ✦Tuteur IA socratique illimité
  • ✦Espace de travail GitHub par projet
  • ✦Accès aux cohortes et revue par les pairs
Équipes

Construire ensemble.

Pour les laboratoires de recherche, les équipes data et les formations diplômantes.

  • ✦Administration d’équipe et suivi des cohortes
  • ✦Projets sur mesure adaptés à votre domaine
  • ✦Accompagnement au démarrage dédié
  • ✦Facturation sur devis et SLA
Parler à notre équipe →
Objections

Ce que vous étiez
sur le point de penser.

Vous écrirez du Python, mais on ne vous demande pas de mémoriser la syntaxe. Le tuteur explique une notion au moment où elle devient utile, jamais avant. Ce qu’on entraîne chez vous, c’est la décision, pas la frappe au clavier.
Accès anticipé

Arrêtez de préparer la reconversion. Commencez le premier projet.

Les inscrits à la liste d’attente obtiennent le tarif d’accès anticipé, le premier choix des projets et les premières invitations à l’ouverture.

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