Comme dans la plupart des matières, c'est en pratiquant que l'on devient parfait dans le domaine de la science des données. Dans le projet capstone, vous appliquerez les compétences acquises dans les cours de la spécialisation Practical Data Science with MATLAB pour explorer, traiter, analyser et modéliser des données. Vous choisirez votre propre voie pour répondre à des questions clés avec les données fournies. Pour compléter le projet, vous devez maîtriser les compétences couvertes dans d'autres cours de la spécialisation. Le projet testera votre capacité à importer et explorer vos données, à préparer les données pour l'analyse, à former un modèle prédictif, à évaluer et améliorer votre modèle, et à communiquer vos résultats.
Projet de science des données : MATLAB pour le monde réel
Projet de science des données : MATLAB pour le monde réel
Ce cours fait partie de Spécialisation Science des données pratique avec MATLAB
Instructeurs : Michael Reardon
5 575 déjà inscrits
Inclus avec 
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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
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
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Ce cours fait partie de la Spécialisation Science des données pratique avec MATLAB
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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.
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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.
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Instructeurs
Évaluations de l’enseignant
4.9 (10 évaluations)Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données
Johns Hopkins University
SkillUp EdTech
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
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AS
5
Révisé le 26 janv. 2021
A very good project on classification problems. Thank you so much!
AN
5
Révisé le 14 avr. 2021
I just loved this whole specialization. Thanks, Mathworks and all instructors for these awesome courses. One of the best in Coursera. Looking forward to Deep Learning, CNN courses next from you.
JD
5
Révisé le 11 févr. 2021
Very good course, but it requires a lot more of time dedication compared to the previous courses.
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Foire Aux Questions
Oui. Une licence gratuite de MATLAB Online est disponible pour les apprenants inscrits au cours. Vous pouvez consulter les navigateurs pris en charge ici.
L'accès aux cours et aux devoirs dépend de votre type d'inscription. Si vous suivez un cours en mode audit, vous pourrez consulter gratuitement la plupart des supports de cours. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter l'expérience de certificat, pendant ou après votre audit. Si vous ne voyez pas l'option d'audit :
Il se peut que le cours ne propose pas d'option d'audit. Vous pouvez essayer un essai gratuit ou demander une aide financière.
Le cours peut proposer l'option "Cours complet, pas de certificat" à la place. Cette option vous permet de consulter tous les supports de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cela signifie également que vous ne pourrez pas acheter un certificat d'expérience.
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous avez accès à tous les cours de la Specializations, et vous obtenez un certificat lorsque vous terminez le travail. Votre certificat électronique sera ajouté à votre page de réalisations - de là, vous pouvez imprimer votre certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez uniquement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez auditer le cours gratuitement.