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Introduction à la science des données et à scikit-learn en Python
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Introduction à la science des données et à scikit-learn en Python

Sabrina Moore
Rajvir Dua
Neelesh Tiruviluamala

Instructeurs : Sabrina Moore

6 253 déjà inscrits

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niveau Débutant

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13 heures pour terminer
3 semaines à 4 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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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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9 devoirs

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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

Instructeurs

Évaluations de l’enseignant
4.0 (14 évaluations)
Sabrina Moore
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3 Cours61 946 apprenants

Offert par

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Felipe M.
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Jennifer J.
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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
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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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5

Révisé le 9 nov. 2021

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Révisé le 27 nov. 2021

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Révisé le 4 avr. 2022

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