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Créer des modèles d'apprentissage automatique dans Microsoft Azure
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Créer des modèles d'apprentissage automatique dans Microsoft Azure

Ce cours fait partie de Certificat professionnel de préparation à l'examen Microsoft Azure Data Scientist Associate (DP-100) Certificat Professionnel

Enseigné en Anglais

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 Microsoft

Instructeur : Microsoft

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Inclus avec Coursera Plus

Cours

Familiarisez-vous avec un sujet et apprenez les fondamentaux

4.5

(238 avis)

|

92%

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

12 heures (approximativement)
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme

Ce que vous apprendrez

  • Comment planifier et créer un environnement de travail pour les charges de travail de science des données sur Azure ?

  • Comment mener des expériences sur les données et former des modèles prédictifs ?

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Modélisation
  • Catégorie : Microsoft Azure
  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : Expérience

Détails à connaître

Certificat partageable

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Évaluations

23 quizzes

Cours

Familiarisez-vous avec un sujet et apprenez les fondamentaux

4.5

(238 avis)

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92%

niveau Intermédiaire

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12 heures (approximativement)
Planning flexible
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Élaborez votre expertise en Développement de logiciels

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  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable auprès de Microsoft
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Il y a 3 modules dans ce cours

L'exploration et l'analyse des données sont au cœur de la science des données. Les scientifiques des données ont besoin de compétences dans des langages tels que Python pour explorer, visualiser et manipuler les données. Dans ce module, vous apprendrez à utiliser Python pour explorer, visualiser et manipuler les données. Vous apprendrez également comment la régression peut être utilisée pour créer un modèle d'apprentissage automatique qui prédit des valeurs numériques. Vous utiliserez le cadre scikit-learn en Python pour entraîner et évaluer un modèle de régression.

Inclus

7 vidéos14 lectures9 quizzes1 sujet de discussion

La classification est un type d'apprentissage automatique utilisé pour classer des éléments dans des catégories. Dans ce module, vous apprendrez comment la classification peut être utilisée pour créer un modèle d'apprentissage automatique qui prédit des catégories ou des classes. Vous utiliserez le cadre scikit-learn en Python pour entraîner et évaluer un modèle de classification. Vous apprendrez également comment le clustering peut être utilisé pour créer des modèles d'apprentissage automatique non supervisés qui regroupent les observations de données en clusters. Vous utiliserez le cadre scikit-learn en Python pour entraîner un modèle de clustering.

Inclus

7 vidéos7 lectures8 quizzes

Dans ce module, vous découvrirez les principes fondamentaux de l'apprentissage profond et apprendrez à créer des modèles de réseaux neuronaux profonds à l'aide de PyTorch ou de Tensorflow. Vous explorerez également l'utilisation des réseaux neuronaux convolutifs pour créer des modèles de classification d'images.

Inclus

8 vidéos4 lectures6 quizzes1 sujet de discussion

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
4.6 (62 évaluations)
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Offert par

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Felipe M.
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’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

Affichage de 3 sur 238

4.5

238 avis

  • 5 stars

    67,46 %

  • 4 stars

    25,30 %

  • 3 stars

    3,61 %

  • 2 stars

    1,60 %

  • 1 star

    2 %

JK
5

Révisé le 20 févr. 2022

DW
5

Révisé le 3 déc. 2023

FM
4

Révisé le 27 avr. 2023

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