Offrez à votre carrière le cadeau de Coursera Plus avec $160 de réduction, facturé annuellement. Économisez aujourd’hui.

CertNexus

Follow a Machine Learning Workflow

Renée Cummings

Instructeur : Renée Cummings

2 596 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.7

(14 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

19 heures pour terminer
3 semaines à 6 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.7

(14 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

19 heures pour terminer
3 semaines à 6 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme

Ce que vous apprendrez

  • Collect and prepare a dataset to use for training and testing a machine learning model.

  • Analyze a dataset to gain insights.

  • Set up and train a machine learning model as needed to meet business requirements.

  • Communicate the findings of a machine learning project back to the organization.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Modeling
  • Catégorie : Process Management
  • Catégorie : Artificial Intelligence (AI)
  • Catégorie : Data Analysis
  • Catégorie : Machine Learning

Détails à connaître

Certificat partageable

Ajouter à votre profil LinkedIn

Évaluations

7 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Emplacement réservé

Élaborez votre expertise en Machine Learning

Ce cours fait partie de la CertNexus Certified Artificial Intelligence Practitioner Certificat Professionnel
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à ce Certificat Professionnel.
  • 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 auprès de CertNexus
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 6 modules dans ce cours

The previous course in this specialization provided an overview of the machine learning workflow. Now, in this course, you'll dive deeper and actually go through the process step by step. In this first module, you'll begin by collecting the data that will be used as input to your machine learning projects.

Inclus

9 vidéos4 lectures2 devoirs1 sujet de discussion2 laboratoires non notés

You've formulated a machine learning problem, and have identified a potential dataset to use. Now you'll analyze the dataset to develop ideas on how to make the best use of the information it contains as you prepare to create your initial machine learning model.

Inclus

15 vidéos5 lectures1 devoir1 sujet de discussion3 laboratoires non notés

Before a dataset can be used with a machine learning model, there are typically various tasks you need to perform to ensure that data is an optimal state. In this module, you'll use various methods to prepare the data.

Inclus

9 vidéos4 lectures2 devoirs1 sujet de discussion1 laboratoire non noté

To set up a machine learning model in an environment like Python, you must determine the algorithm that will produce the results you're after, and then use it to create a model based on your training data. After the initial setup, it may take multiple tests and refinements to produce a model that meets your requirements.

Inclus

13 vidéos3 lectures1 devoir1 sujet de discussion4 laboratoires non notés

Now that you've finished training and tuning a machine learning model, you can turn your attention to deploying it. This may amount to producing a report based on your findings, or it may be much more involved, particularly if it will be incorporated into repeatable processes or become part of a software solution. In either case, finalization is the crucial conclusion to the machine learning workflow.

Inclus

8 vidéos3 lectures1 devoir2 évaluations par les pairs1 sujet de discussion

You'll work on a project in which you'll apply your knowledge of the material in this course to a practical scenario.

Inclus

1 évaluation par les pairs1 laboratoire non noté

Instructeur

Renée Cummings
CertNexus
5 Cours35 845 apprenants

Offert par

CertNexus

Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Machine Learning

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

Affichage de 3 sur 14

4.7

14 avis

  • 5 stars

    80 %

  • 4 stars

    13,33 %

  • 3 stars

    6,66 %

  • 2 stars

    0 %

  • 1 star

    0 %

JL
5

Révisé le 31 août 2023

Emplacement réservé

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