University of Washington
Analyse prédictive pratique : Modèles et méthodes
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Analyse prédictive pratique : Modèles et méthodes

Bill Howe

Instructeur : Bill Howe

37 856 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.1

(320 avis)

6 heures pour terminer
3 semaines à 2 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Forêts d'arbres décisionnels
  • Catégorie : Analyse prédictive
  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : La programmation en R

Détails à connaître

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Évaluations

1 devoir

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 La science des données à grande échelle
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

Apprenez les bases de l'inférence statistique, en comparant les méthodes classiques aux méthodes de rééchantillonnage qui vous permettent d'utiliser un programme simple pour formuler un argument statistique rigoureux. Motivez votre étude avec des sujets d'actualité aux fondements de la science : le biais de publication et la reproductibilité.

Inclus

28 vidéos

Suivez une visite guidée des principales méthodes, algorithmes et techniques d'apprentissage automatique. Vous apprendrez comment ces méthodes s'appuient les unes sur les autres et peuvent être combinées en algorithmes pratiques qui donnent de bons résultats dans une variété de tâches. Apprenez à évaluer les méthodes d'apprentissage automatique et les pièges à éviter.

Inclus

26 vidéos1 lecture1 devoir

Vous apprendrez à optimiser une fonction de coût à l'aide de la descente de gradient, y compris les variantes populaires qui utilisent la randomisation et la parallélisation pour améliorer les performances. Vous aurez une idée des méthodes populaires utilisées dans la pratique et verrez à quel point elles sont fondamentalement similaires.

Inclus

11 vidéos

Un bref aperçu des méthodes d'apprentissage non supervisé sélectionnées et une opportunité d'appliquer les techniques en pratique sur un problème réel.

Inclus

4 vidéos1 évaluation par les pairs

Instructeur

Bill Howe
University of Washington
4 Cours89 227 apprenants

Offert par

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

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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320 avis

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  • 2 stars

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  • 1 star

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4

Révisé le 12 juin 2017

GJ
5

Révisé le 16 juil. 2021

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4

Révisé le 7 juin 2017

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