Il s'agit du dernier cours du IBM Data Science Professional Certificates ainsi que de la spécialisation Applied Data Science with Python. Ce cours vous donnera l'occasion de pratiquer le travail que les scientifiques de données font dans la vie réelle lorsqu'ils travaillent avec des ensembles de données.
Capstone en science des données appliquée
Capstone en science des données appliquée
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeurs : Yan Luo
175 030 déjà inscrits
Inclus avec 
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4.7
(7,186 avis)
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
Planning flexible
Env. 13 heures
Apprenez à votre propre rythme
89%
La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
Ce que vous apprendrez
Démontrer sa maîtrise des techniques de science des données et d'apprentissage automatique à l'aide d'un ensemble de données réelles et préparer un rapport pour les parties prenantes.
Appliquez vos compétences à la collecte et au traitement des données, à l'analyse exploratoire des données, au développement de modèles de visualisation des données et à l'évaluation des modèles
Écrire du code Python pour créer des modèles d'apprentissage automatique, notamment des machines à vecteurs de support, des classificateurs d'arbres de décision et des voisins les plus proches
Évaluer les résultats des modèles d'apprentissage automatique pour l'analyse prédictive, comparer leurs forces et leurs faiblesses et identifier le modèle optimal.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Github
- Catégorie : Jupyter Notebook
- Catégorie : Regroupement K-Means
- Catégorie : Méthodologie
- Catégorie : Méthodologie de la science des données
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
12 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Il y a 5 modules dans ce cours
Dans ce travail, nous allons prédire si le premier étage de la fusée Falcon 9 atterrira avec succès. SpaceX annonce les lancements de la fusée Falcon 9 sur son site web, avec un coût de 62 millions de dollars ; d'autres fournisseurs coûtent plus de 165 millions de dollars chacun, une grande partie des économies est due au fait que SpaceX peut réutiliser le premier étage. Par conséquent, si nous pouvons déterminer si le premier étage atterrira, nous pouvons déterminer le coût d'un lancement. Cette information peut être utilisée si une autre entreprise souhaite faire une offre à SpaceX pour le lancement d'une fusée. Dans ce module, vous aurez une vue d'ensemble du problème et des outils dont vous avez besoin pour terminer le cours.
Inclus
3 vidéos1 lecture4 devoirs3 éléments d'application1 plugin
Dans ce module, vous allez collecter des données sur les atterrissages du premier étage de Falcon 9. Vous utiliserez une API RESTful et le web scraping. Vous convertirez également les données dans un cadre de données et effectuerez ensuite quelques manipulations de données.
Inclus
1 vidéo4 devoirs2 éléments d'application
Dans ce module, vous construirez un tableau de bord pour analyser les enregistrements de lancement de manière interactive avec Plotly Dash. Vous construirez ensuite une carte interactive pour analyser la proximité des sites de lancement avec Folium.
Inclus
1 vidéo2 devoirs2 éléments d'application
Dans ce module, vous utiliserez l'apprentissage automatique pour déterminer si le premier étage de Falcon 9 atterrira avec succès. Vous diviserez vos données en données d'entraînement et en données de test afin de trouver le meilleur hyperparamètre pour les SVM, les arbres de classification et la régression logistique. Vous trouverez ensuite la méthode la plus performante en utilisant les données de test.
Inclus
1 vidéo2 devoirs1 élément d'application
Dans ce module, vous compilerez toutes vos activités en un seul endroit et vous fournirez vos données pour déterminer si le premier étage de Falcon 9 atterrira avec succès.
Inclus
2 vidéos3 lectures1 évaluation par les pairs6 plugins
Instructeurs
Évaluations de l’enseignant
4.6 (1,183 évaluations)Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
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TM
5
Révisé le 15 janv. 2020
Very challenging but truly rewarding. I learnt a lot through the mistakes I made throughout the project but there is a lot of support on the forum and the internet to help with any issue.
SG
5
Révisé le 3 mars 2020
Very good capstone project. Learnt lot of insights on how to represent data through out this course.
JS
4
Révisé le 25 déc. 2023
Lots of outdated content and not many resources to help, however a lot of it was at least a little bit useful. Though a lot could be cut if you already know a thing or 2 about programming
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