Les organisations du monde entier utilisent les données pour prédire les comportements et extraire des informations précieuses sur le monde réel afin de prendre des décisions éclairées. La gestion et l'analyse des big data sont devenues une partie essentielle de la finance moderne, du commerce de détail, du marketing, des sciences sociales, du développement et de la recherche, de la médecine et du gouvernement. Ce MOOC, conçu par une équipe académique de Goldsmiths, University of London, vous introduira rapidement aux concepts de base de la science des données pour vous préparer aux cours intermédiaires et avancés de science des données. Il se concentre sur les mathématiques de base, les statistiques et les compétences de programmation qui sont nécessaires pour les tâches typiques d'analyse de données.
Durée limitée ! Obtenez Coursera Plus avec 30 % de réduction.
Réinitialiser. Réinventer. Atteindre de nouveaux objectifs professionnels. Réclamez votre offre maintenant.
Principes Fondamentaux de la Science des Données : Regroupement de K-Means en Python
Enseigné en Anglais
Certains éléments de contenu peuvent ne pas être traduits
69 955 déjà inscrits
(665 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Définir et expliquer les concepts clés du regroupement de données
Démontrer une compréhension des principales constructions et caractéristiques du langage Python.
Implémentez en Python les principales étapes de l'algorithme K-means.
Concevoir et exécuter un processus complet de regroupement de données et interpréter les résultats.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Regroupement K-Means
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Programmation en Python
Détails à connaître
Ajouter à votre profil LinkedIn
39 quizzes
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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
Il y a 5 modules dans ce cours
Cette semaine, nous vous présenterons le cours et l'équipe qui vous guidera tout au long des 5 prochaines semaines. L'objectif de cette semaine est de vous initier en douceur à la science des données à travers des exemples concrets d'utilisation de la science des données et en mettant en évidence certains des principaux concepts impliqués.
Inclus
9 vidéos4 quizzes3 sujets de discussion
Inclus
11 vidéos4 lectures10 quizzes1 évaluation par les pairs1 laboratoire non noté
Inclus
16 vidéos10 lectures15 quizzes
Inclus
8 vidéos6 lectures7 quizzes1 évaluation par les pairs
Inclus
9 vidéos3 lectures3 quizzes3 évaluations par les pairs5 sujets de discussion
Instructeurs
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Apprentissage automatique
University of Colorado Boulder
University of California, Irvine
University of Michigan
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Avis des étudiants
Affichage de 3 sur 665
665 avis
- 5 stars
72,83 %
- 4 stars
20,14 %
- 3 stars
4,32 %
- 2 stars
1,19 %
- 1 star
1,49 %
Ouvrez de nouvelles portes avec Coursera Plus
Accès illimité à plus de 7 000 cours de renommée internationale, à des projets pratiques et à des programmes de certificats reconnus sur le marché du travail, 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
L'accès aux cours et aux devoirs dépend de votre type d'inscription. Si vous suivez un cours en mode audit, vous pourrez consulter gratuitement la plupart des supports de cours. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter l'expérience de certificat, pendant ou après votre audit. Si vous ne voyez pas l'option d'audit :
Il se peut que le cours ne propose pas d'option d'audit. Vous pouvez essayer un essai gratuit ou demander une aide financière.
Le cours peut proposer l'option "Cours complet, pas de certificat" à la place. Cette option vous permet de consulter tous les supports de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cela signifie également que vous ne pourrez pas acheter un certificat d'expérience.
Lorsque vous achetez un certificat, vous avez accès à tous les supports de cours, y compris les devoirs notés. Une fois le cours terminé, votre certificat électronique sera ajouté à votre page de réalisations. Vous pourrez alors l'imprimer ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez uniquement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez l'auditer gratuitement.
Vous pouvez prétendre à un remboursement intégral jusqu'à deux semaines après la date de votre paiement ou (pour les cours qui viennent d'être lancés) jusqu'à deux semaines après le début de la première session du cours, la date la plus tardive étant retenue. Vous ne pouvez pas obtenir de remboursement une fois que vous avez obtenu un certificat de cours, même si vous terminez le cours pendant la période de remboursement de deux semaines. Consultez notre politique de remboursement complète.