Le cours Code Free Data Science est conçu pour les apprenants qui cherchent à acquérir ou à élargir leurs connaissances dans le domaine de la science des données. Les participants recevront une formation de base sur les approches analytiques prédictives efficaces qui accompagnent la discipline croissante de la science des données sans aucune exigence de programmation. Les méthodes d'apprentissage automatique seront présentées en utilisant la plateforme analytique KNIME pour découvrir des modèles et des relations dans les données. Prédire les tendances et les comportements futurs permet de prendre des décisions proactives, basées sur les données. Pendant le cours, les apprenants acquerront de nouvelles compétences pour appliquer des algorithmes prédictifs à des données réelles, évaluer, valider et interpréter les résultats sans aucun pré-requis de programmation. Les participants acquerront les compétences essentielles pour concevoir, construire, vérifier et tester des modèles prédictifs.
(206 avis)
Ce que vous apprendrez
Comment concevoir des flux de travail de science des données sans aucune programmation ?
Compétences essentielles en science des données pour concevoir, construire, tester et évaluer des modèles prédictifs
Manipulation et préparation des données, méthodes de classification et de regroupement
Les moyens d'appliquer les algorithmes de la science des données à des données réelles et d'évaluer et d'interpréter les résultats
Détails à connaître
Ajouter à votre profil LinkedIn
12 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Obtenez un certificat professionnel
Ajoutez cette qualification à votre profil LinkedIn ou à votre CV
Partagez-le sur les réseaux sociaux et dans votre évaluation de performance
Il y a 4 modules dans ce cours
Bienvenue au premier module du cours Code Free Data Science. Ce premier module vous donnera un aperçu de l'engouement pour le Big Data, de ses technologies, de ses opportunités et de ses défis. Nous approfondirons l'analyse des Big Data et la méthodologie associée aux approches de la science des données.
Inclus
7 vidéos4 lectures2 devoirs3 sujets de discussion
Ce module présente la plateforme analytique KNIME. Les apprenants seront guidés pour télécharger, installer et configurer KNIME. Nous explorerons et nous nous familiariserons avec l'éditeur de flux de travail KNIME et ses composants. Dans ce module, nous créerons le tout premier flux de travail de base et nous explorerons les types d'analyse que KNIME permet aux utilisateurs d'effectuer.
Inclus
10 vidéos11 lectures5 devoirs
Inclus
14 vidéos2 devoirs
Inclus
8 vidéos3 lectures3 devoirs
Instructeur
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Apprentissage automatique
University of Michigan
Università di Napoli Federico II
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Avis des étudiants
206 avis
- 5 stars
57,28 %
- 4 stars
27,66 %
- 3 stars
7,76 %
- 2 stars
2,42 %
- 1 star
4,85 %
Affichage de 3 sur 206
Révisé le 12 mars 2022
Knime is the good way to better understand in Data Science
Révisé le 25 déc. 2021
The best way to learn KNIME basics. Thank You Coursera !
Révisé le 27 févr. 2022
something was missing like a clarified explanation of the methods and resources for the quiz is totally incompetence
Ouvrez de nouvelles portes avec Coursera Plus
Accès illimité à 10,000+ cours de niveau international, projets pratiques et programmes de certification prêts à l'emploi - tous inclus dans votre abonnement.
Faites progresser votre carrière avec un diplôme en ligne
Obtenez un diplôme auprès d’universités de renommée mondiale - 100 % en ligne
Rejoignez plus de 3 400 entreprises mondiales qui ont choisi Coursera pour les affaires
Améliorez les compétences de vos employés pour exceller dans l’économie numérique
Foire Aux Questions
L'accès aux cours et aux devoirs dépend de votre type d'inscription. Si vous suivez un cours en mode audit, vous pourrez consulter gratuitement la plupart des supports de cours. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter l'expérience de certificat, pendant ou après votre audit. Si vous ne voyez pas l'option d'audit :
Il se peut que le cours ne propose pas d'option d'audit. Vous pouvez essayer un essai gratuit ou demander une aide financière.
Le cours peut proposer l'option "Cours complet, pas de certificat" à la place. Cette option vous permet de consulter tous les supports de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cela signifie également que vous ne pourrez pas acheter un certificat d'expérience.
Lorsque vous achetez un certificat, vous avez accès à tous les supports de cours, y compris les devoirs notés. Une fois le cours terminé, votre certificat électronique sera ajouté à votre page de réalisations. Vous pourrez alors l'imprimer ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez uniquement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez l'auditer gratuitement.
Vous pouvez prétendre à un remboursement intégral jusqu'à deux semaines après la date de votre paiement ou (pour les cours qui viennent d'être lancés) jusqu'à deux semaines après le début de la première session du cours, la date la plus tardive étant retenue. Vous ne pouvez pas obtenir de remboursement une fois que vous avez obtenu un certificat de cours, même si vous terminez le cours pendant la période de remboursement de deux semaines. Consultez notre politique de remboursement complète.