Dans le cadre du capstone, les étudiants s'engageront dans un projet réel qui les obligera à appliquer les compétences de l'ensemble du pipeline de la science des données : préparation, organisation et transformation des données, construction d'un modèle et évaluation des résultats. Grâce à une collaboration avec Coursolve, chaque projet Capstone est associé à des partenaires qui ont un intérêt direct dans vos résultats et sont impatients de les mettre en pratique. Ces projets ne seront pas simples et les résultats ne sont pas prescrits - vous devrez tolérer l'ambiguïté et les résultats négatifs ! Mais nous pensons que l'expérience sera enrichissante et qu'elle vous préparera mieux aux projets de science des données dans la pratique.
Science des données à l'échelle - Projet de fin d'études
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Science des données à l'échelle - Projet de fin d'études
Ce cours fait partie de Spécialisation La science des données à grande échelle
Instructeur : Bill Howe
2 583 déjà inscrits
Inclus avec 
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3.8
(25 avis)
6 heures pour terminer
3 semaines à 2 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data wrangling
- Catégorie : Statistiques
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Programmation en Python
- Catégorie : La programmation en R
Détails à connaître
Certificat partageable
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Il y a 6 modules dans ce cours
Dans ce projet, vous allez construire un modèle pour prédire quand un bâtiment est susceptible d'être condamné. Les données sont réelles, le problème est réel et l'impact est réel.
Inclus
2 lectures1 sujet de discussion
On vous donne des séries d'incidents avec des informations de localisation ; vous devez utiliser certaines hypothèses pour regrouper ces incidents par localisation afin d'identifier des bâtiments spécifiques.
Inclus
1 lecture1 évaluation par les pairs
Construisez un ensemble de formation en associant chacun de vos bâtiments à une étiquette de vérité de base dérivée des données de permis.
Inclus
1 lecture1 évaluation par les pairs
Utilisez un ensemble de caractéristiques triviales pour former et évaluer un modèle simple
Inclus
1 lecture1 évaluation par les pairs
Dérivez des fonctions supplémentaires et ré-entraînez-vous pour améliorer l'efficacité de votre modèle.
Inclus
1 lecture1 évaluation par les pairs
Saisissez votre rapport final pour la notation.
Inclus
1 évaluation par les pairs
Instructeur
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données
Johns Hopkins University
Johns Hopkins University
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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
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Révisé le 1 janv. 2017
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