Il s'agit du deuxième cours de la spécialisation de quatre cours Python Data Products for Predictive Analytics, qui s'appuie sur le traitement des données abordé dans le cours 1 et introduit les bases de la conception de modèles prédictifs en Python. Dans ce cours, vous comprendrez les concepts fondamentaux de l'apprentissage statistique et apprendrez diverses méthodes de construction de modèles prédictifs. À chaque étape de la spécialisation, vous acquerrez une expérience pratique de la manipulation des données et du renforcement de vos compétences, pour finalement aboutir à un projet capstone englobant tous les concepts enseignés dans la spécialisation.
Design Thinking et analyse prédictive pour les produits de données
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Design Thinking et analyse prédictive pour les produits de données
Ce cours fait partie de Spécialisation Produits de données Python pour l'analyse prédictive
Instructeurs : Julian McAuley
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4.5
(65 avis)
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
8 heures pour terminer
3 semaines à 2 heures par semaine
Planning flexible
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Détails à connaître
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Évaluations
12 devoirs
Enseigné en Anglais
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Ce cours fait partie de la Spécialisation Produits de données Python pour l'analyse prédictive
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Il y a 5 modules dans ce cours
Bienvenue au deuxième cours de cette spécialisation ! Cette semaine, nous passerons en revue le programme, téléchargerons tous les supports de cours et mettrons votre système en état de marche pour le cours. Nous présenterons également les bases de l'apprentissage supervisé et de la régression.
Inclus
5 vidéos4 lectures3 devoirs2 sujets de discussion
Cette semaine, nous apprendrons quelles sont les caractéristiques d'un ensemble de données et comment nous pouvons les utiliser en les nettoyant, en les manipulant et en les analysant dans des carnets Jupyter.
Inclus
4 vidéos1 lecture3 devoirs
Cette semaine, nous en apprendrons plus sur la classification et sur les différentes manières de la mettre en œuvre, telles que les K-voisins les plus proches, la régression logistique et les machines à vecteurs de support.
Inclus
4 vidéos3 devoirs1 sujet de discussion
Cette semaine, nous apprendrons l'importance d'entraîner et de tester correctement un modèle. Nous mettrons également en œuvre la descente de gradient en Python et en TensorFlow.
Inclus
5 vidéos3 devoirs
Dans la dernière semaine de ce cours, vous continuerez à développer le projet du premier cours de Python Data Products for Predictive Analytics avec des algorithmes simples d'apprentissage automatique prédictif. Trouvez un ensemble de données, nettoyez-le et effectuez des analyses de base sur les données.
Inclus
2 lectures1 évaluation par les pairs1 sujet de discussion
Instructeurs
Évaluations de l’enseignant
4.5 (13 évaluations)Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données
University of Michigan
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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 7 mai 2021
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