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Capstone en science des données appliquée

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Capstone en science des données appliquée

Ce cours fait partie de plusieurs programmes.

Yan Luo
Joseph Santarcangelo

Instructeurs : Yan Luo

173 097 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.7

(7,171 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

Planning flexible
Env. 13 heures
Apprenez à votre propre rythme
89%
La plupart des apprenants ont aimé ce cours
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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

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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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  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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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 (1,182 évaluations)
Yan Luo
IBM
7 Cours316 242 apprenants
Joseph Santarcangelo
IBM
33 Cours1 667 151 apprenants

Offert par

IBM

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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4.7

7 171 avis

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JS
4

Révisé le 25 déc. 2023

TM
5

Révisé le 15 janv. 2020

SG
5

Révisé le 3 mars 2020

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