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Projet de science des données : MATLAB pour le monde réel

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Projet de science des données : MATLAB pour le monde réel

Michael Reardon
Maria Gavilan-Alfonso
Erin Byrne

Instructeurs : Michael Reardon

5 549 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

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

(25 avis)

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
13 heures pour terminer
3 semaines à 4 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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niveau Intermédiaire
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3 semaines à 4 heures par semaine
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Ce que vous apprendrez

  • Appliquer un flux de travail complet de science des données, y compris l'importation et le nettoyage des données, la création de caractéristiques, l'entraînement de modèles d'apprentissage automatique et l'évaluation des résultats

  • Communiquer efficacement les résultats en identifiant votre public cible et en créant des visualisations significatives

  • Créez un rapport final comprenant du texte, du code et des visualisations à partager avec vos collègues

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Science des données
  • Catégorie : Analyse des Données
  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : Matlab
  • Catégorie : Modélisation prédictive

Détails à connaître

Certificat partageable

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Évaluations

5 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation Science des données pratique avec MATLAB
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • 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
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Il y a 4 modules dans ce cours

Dans ce module, vous découvrirez les objectifs du projet de fin d'études. Vous réaliserez la tâche initiale consistant à préparer un ensemble de données et à effectuer une analyse exploratoire.

Inclus

5 vidéos6 lectures2 devoirs1 sujet de discussion

Dans ce module, vous procéderez à l'ingénierie des caractéristiques. Vous créerez une variable de réponse et étudierez les relations entre les caractéristiques et la variable de réponse.

Inclus

1 vidéo3 lectures2 devoirs1 sujet de discussion

Dans ce module, vous effectuerez de l'apprentissage automatique. Vous entraînerez et personnaliserez différents modèles. En utilisant des données de validation et des mesures d'évaluation courantes, vous choisirez le modèle le plus approprié au problème.

Inclus

2 vidéos3 lectures1 devoir1 évaluation par les pairs1 sujet de discussion

Dans ce module, vous apprendrez un cadre pour créer une histoire de la science des données et l'importance d'élaborer votre récit pour le public visé, ainsi que des conseils pour créer des visualisations significatives.

Inclus

2 vidéos2 lectures1 sujet de discussion1 plugin

Instructeurs

Évaluations de l’enseignant
4.9 (10 évaluations)
Michael Reardon
MathWorks
4 Cours51 873 apprenants

Offert par

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Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données

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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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25 avis

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AS
5

Révisé le 26 janv. 2021

MA
5

Révisé le 28 mars 2021

JD
5

Révisé le 11 févr. 2021

Emplacement réservé

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