S'il existe un raccourci pour devenir un Data Scientist, c'est bien d'apprendre à penser et à travailler comme un Data Scientist performant. Dans ce cours, vous apprendrez et appliquerez cette méthodologie que vous pourrez utiliser pour aborder n'importe quel scénario de science des données. Vous explorerez deux méthodologies de science des données notables, la méthodologie de science des données fondamentale et la méthodologie de science des données en six étapes CRISP-DM, et apprendrez comment appliquer ces méthodologies de science des données. La plupart des data scientists établis suivent ces méthodologies ou des méthodologies similaires pour résoudre les problèmes de data science. Commencez par apprendre à former le problème de l'entreprise/de la recherche. Apprenez comment les data scientists obtiennent, préparent et analysent les données. Découvrez comment l'application des pratiques méthodologiques de la science des données permet de s'assurer que les données utilisées pour résoudre le problème sont pertinentes et correctement manipulées pour répondre à la question. Vous penserez comme un data scientist et développerez vos compétences en méthodologie de la science des données en utilisant un scénario inspiré du monde réel grâce à des laboratoires progressifs hébergés dans des carnets Jupyter et utilisant Python.
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Méthodologie de la science des données
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Enseigné en Anglais
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Instructeurs : Alex Aklson
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Cours
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94%
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Ce que vous apprendrez
Décrivez ce qu'est une méthodologie de science des données et pourquoi les scientifiques des données ont besoin d'une méthodologie.
Appliquer les six étapes de la méthodologie CRISP-DM (Cross-Industry Process for Data Mining) pour analyser une étude de cas.
Évaluer le modèle analytique approprié parmi les modèles prédictifs, descriptifs et de classification utilisés pour analyser une étude de cas.
Déterminez les sources de données appropriées pour votre méthodologie d'analyse de la science des données.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Science des données
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : CRISP-DM
- Catégorie : Méthodologie
- Catégorie : Data mining
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11 devoirs
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Il y a 4 modules dans ce cours
Dans ce module, vous découvrirez ce qui rend la science des données intéressante, ce qu'est une méthodologie de science des données et pourquoi les scientifiques des données ont besoin d'une méthodologie de science des données. Ensuite, vous approfondirez les deux premières étapes de la méthodologie de la science des données : Compréhension de l'activité et Approche analytique. Vous découvrirez comment identifier les considérations et les étapes nécessaires pour définir les besoins en données pour la classification par arbre décisionnel au cours de l'étape Besoins en données. Ensuite, vous découvrirez les processus et les techniques que les scientifiques des données utilisent pour évaluer le contenu et la qualité des données, ainsi que les idées initiales et la manière dont les scientifiques des données gèrent les lacunes des données. Terminez cette semaine par une expérience pratique en apprenant comment aborder les tâches de l'étape Compréhension de l'activité et Approche analytique et les tâches de l'étape Exigences en matière de données et Collecte pour tout problème de science des données.
Inclus
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Dans ce module, vous apprendrez ce que font les scientifiques des données lorsque leurs tâches et leurs objectifs sont de comprendre, de préparer et de nettoyer les données. Vous examinerez les objectifs, les caractéristiques et les buts du processus de modélisation des données. Vous découvrirez également comment préparer un ensemble de données en traitant les données manquantes, invalides ou trompeuses. Ensuite, consultez les laboratoires pratiques où vous pourrez acquérir de l'expérience en réalisant des tâches liées aux étapes de compréhension des données, de préparation des données, de modélisation et d'évaluation. Vous serez en mesure d'appliquer les compétences acquises à de futurs problèmes de science des données.
Inclus
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À l'issue de ce module, vous serez en mesure de décrire les étapes de déploiement et de retour d'information de la méthodologie de la science des données. Vous saurez comment évaluer les performances, l'impact et l'état de préparation d'un modèle de données. Vous serez en mesure d'identifier les parties prenantes qui contribuent généralement à l'amélioration du modèle. Vous serez également en mesure d'expliquer pourquoi le déploiement et le retour d'information doivent être un processus itératif. Pour compléter votre expérience pratique en laboratoire, vous concevrez un problème commercial à résoudre en utilisant des données liées au courrier électronique, aux hôpitaux ou aux cartes de crédit. Vous démontrerez votre compréhension de la méthodologie de la science des données en l'appliquant à un problème donné. Vous construirez des réponses qui abordent chaque phase du CRISP-DM sur la base d'un problème commercial choisi. Après avoir soumis votre travail, vous évaluerez les projets finaux de vos pairs et fournirez des idées et des suggestions constructives que les autres apprenants pourront appliquer immédiatement.
Inclus
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Avant de réaliser votre projet final, apprenez comment la méthodologie de la science des données CRISP-DM se compare à la méthodologie fondamentale de la science des données de John Rollins. Ensuite, appliquez ce que vous avez appris pour réaliser une mission notée par vos pairs en utilisant la méthodologie de science des données CRISP-DM pour résoudre un problème commercial que vous définissez. Vous jouerez d'abord le rôle du client et du scientifique des données et décrirez comment vous appliquerez la méthodologie CRISP-DM de la science des données pour résoudre le problème commercial. Ensuite, vous jouerez le rôle d'un scientifique des données et appliquerez votre connaissance des étapes de la méthodologie des données CRISP-DM pour décrire comment vous résoudriez le problème de l'entreprise. Après avoir remis votre travail, vous noterez le travail d'un pair inscrit à cette session. C'est parti !
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