Contexte : Un dataset contient valeurs manquantes et variables catégorielles. Le Problème : Le modèle échoue lors de l’entraînement à cause des valeurs nulles et des catégories non encodées. Contraintes : Imputer les valeurs manquantes. Encoder les variables catégorielles. Séparer features et target. Livrable attendu : Construire un pipeline de prétraitement propre prêt pour l’entraînement d’un modèle supervisé.