Ce cours est le sixième de huit cours. Ce projet fournit une exploration approfondie des concepts clés de la Science des données en se concentrant sur la conception d'algorithmes. Il améliore les mathématiques essentielles, les statistiques et les compétences de programmation requises pour les tâches courantes d'analyse de données. Vous vous engagerez dans une variété d'exercices mathématiques et de programmation tout en réalisant un projet de regroupement de données en utilisant l'algorithme K-moyennes sur un ensemble de données fourni.
Statistiques et clustering en Python
Statistiques et clustering en Python
Ce cours fait partie de Spécialisation Fondements de la science des données
Instructeur : Robert Zimmer
Inclus avec 
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
17 heures pour terminer
3 semaines à 5 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Dans ce cours, vous vous engagerez dans une variété d'exercices mathématiques et de programmation tout en réalisant un projet de regroupement de données.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Moyenne et écarts
- Catégorie : Données unidimensionnelles et bidimensionnelles
- Catégorie : Pandas et K-moyennes
Détails à connaître
Certificat partageable
Ajouter à votre profil LinkedIn
Récemment mis à jour !
octobre 2024
Évaluations
34 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Élaborez votre expertise du sujet
Ce cours fait partie de la Spécialisation Fondements de la science des données
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
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
Il y a 4 modules dans ce cours
Cette semaine, nous nous plongerons dans les concepts fondamentaux de la moyenne, de la variance et d'autres statistiques de base, jetant les bases d'une solide compréhension des principes de l'analyse de données. Grâce à des exercices pratiques et des démonstrations en Python et Bloc-notes, nous explorerons des techniques pratiques de calcul et d'interprétation de mesures statistiques.
Inclus
10 vidéos7 lectures10 devoirs1 évaluation par les pairs1 laboratoire non noté
Cette semaine, nous allons explorer les mathématiques pour les données multidimensionnelles. Vous apprendrez également à travailler avec des données multidimensionnelles en Python.
Inclus
14 vidéos10 lectures14 devoirs
Cette semaine, nous allons explorer la manipulation et la visualisation des données avec la bibliothèque Pandas de Python. Nous plongerons dans les capacités polyvalentes de Pandas, vous permettant de manipuler, d'analyser et d'interpréter efficacement les données.
Inclus
6 vidéos6 lectures7 devoirs1 évaluation par les pairs
Cette semaine, nous allons nous embarquer dans le monde fascinant de l'Apprentissage non supervisé, où des modèles émergent des données sans orientation explicite. Vous mettrez en œuvre l'algorithme K-moyennes pour résoudre un problème du monde réel.
Inclus
8 vidéos3 lectures3 devoirs3 évaluations par les pairs5 sujets de discussion
Instructeur
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données
University of Michigan
University of London
The Hong Kong University of Science and Technology
University of Michigan
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.’
Ouvrez de nouvelles portes avec Coursera Plus
Accès illimité à 10,000+ cours de niveau international, projets pratiques et programmes de certification prêts à l'emploi - 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
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.
Si vous vous êtes abonné, vous bénéficiez d'une période d'essai gratuite de 7 jours pendant laquelle vous pouvez annuler votre abonnement sans pénalité. Après cette période, nous ne remboursons pas, mais vous pouvez résilier votre abonnement à tout moment. Consultez notre politique de remboursement complète.