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

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

Sabrina Moore
Rajvir Dua
Neelesh Tiruviluamala

Instructeurs : Sabrina Moore

6 556 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
3.8

(45 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

13 heures pour terminer
3 semaines à 4 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
3.8

(45 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

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

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

Détails à connaître

Certificat partageable

Ajouter à votre profil LinkedIn

Évaluations

9 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Emplacement réservé

Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation L'IA au service de la recherche scientifique
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • 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
Emplacement réservé
Emplacement réservé

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

Emplacement réservé

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 (15 évaluations)
Sabrina Moore
LearnQuest
3 Cours62 269 apprenants

Offert par

LearnQuest

Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données

Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’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

3.8

45 avis

  • 5 stars

    47,82 %

  • 4 stars

    15,21 %

  • 3 stars

    15,21 %

  • 2 stars

    10,86 %

  • 1 star

    10,86 %

Affichage de 3 sur 45

AG
4

Révisé le 27 nov. 2021

RZ
5

Révisé le 9 nov. 2021

CT
4

Révisé le 30 janv. 2022

Emplacement réservé

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