Ce cours vous apprendra à exploiter la puissance de Python et de l'intelligence artificielle pour créer et tester des hypothèses. Nous commencerons par apprendre les bases de Python pour la science des données avant de plonger dans certaines de ses applications les plus riches pour tester les hypothèses que nous avons créées. Nous apprendrons certaines des bibliothèques les plus importantes pour l'analyse exploratoire des données (EDA) et l'apprentissage automatique telles que Numpy, Pandas et Sci-kit learn. Après avoir appris une partie de la théorie (et des mathématiques) derrière la régression linéaire, nous passerons par un pipeline complet de lecture de données, de nettoyage et d'application d'un modèle de régression pour estimer la progression du diabète. À la fin du cours, vous appliquerez un modèle de classification pour prédire la présence ou l'absence d'une maladie cardiaque à partir des données de santé d'un patient.
Introduction à la science des données et à scikit-learn en Python
Ce cours fait partie de Spécialisation L'IA au service de la recherche scientifique
Instructeurs : Sabrina Moore
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(43 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Utiliser des techniques d'intelligence artificielle pour tester des hypothèses en Python
Appliquer un modèle d'apprentissage automatique en combinant Numpy, Pandas et Scikit-Learn
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Science des données
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : données médicales
- Catégorie : régression
- Catégorie : Tests d'hypothèses statistiques
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Il y a 4 modules dans ce cours
Dans ce module, nous allons commencer à programmer en Python. Après nous être familiarisés avec Python et l'interface Jupyter Notebook, nous nous plongerons dans quelques paradigmes de codage de base tels que les variables, les boucles et les fonctions. Nous aborderons également les structures de données sous forme de listes et de dictionnaires. Nous passerons en revue l'un des éléments les plus utiles de votre arsenal Python - l'importation et l'utilisation efficace des modules. Enfin, nous présenterons scikit-learn et aborderons un problème de classification visant à prédire la présence ou l'absence d'un cancer à partir de données de santé.
Inclus
9 vidéos5 lectures2 devoirs4 devoirs de programmation1 sujet de discussion5 laboratoires non notés
Dans ce module, nous nous familiariserons avec les deux packages les plus importants pour la science des données : Numpy et Pandas. Nous commencerons par apprendre les différences entre les deux packages. Ensuite, nous nous familiariserons avec les tableaux np et leurs fonctionnalités. L'ajout de texte transforme nos tableaux en tables et donne naissance au module Pandas. Après une introduction de base, nous terminerons par une série d'outils de manipulation de données importants tels que l'indexation, la fusion/combinaison d'ensembles de données et le remodelage des données.
Inclus
8 vidéos5 lectures4 devoirs1 devoir de programmation1 sujet de discussion2 laboratoires non notés
Dans ce module, nous travaillerons à partir de la base pour construire et tester notre hypothèse. En apprenant à la fois la théorie et le code, nous apprendrons à tester nos prédictions avec différents types d'algorithmes d'apprentissage automatique. Nous commencerons par passer par les étapes de prétraitement des données nécessaires pour nous orienter. Pour se familiariser avec l'utilisation de la bibliothèque Scikit-Learn, il faut d'abord consulter la documentation. Ensuite, nous chargerons un ensemble de données et analyserons certaines de ses propriétés les plus élémentaires. Enfin, nous importerons et utiliserons des modèles pour faire des prédictions.
Inclus
6 vidéos3 lectures3 devoirs1 devoir de programmation1 sujet de discussion1 laboratoire non noté
Dans le projet final, nous essaierons de prédire la présence d'une maladie cardiaque à l'aide de données de patients. Nous chargerons des données, créerons de nouvelles caractéristiques et appliquerons un algorithme d'apprentissage automatique à l'aide de scikit-learn.
Inclus
1 vidéo1 devoir de programmation1 laboratoire non noté
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