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.
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(205 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
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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
Statut : [object Object]
University of Colorado Boulder
University of Washington
Duke University
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Avis des étudiants
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