University of California San Diego
Spécialisation Produits de données Python pour l'analyse prédictive
University of California San Diego

Spécialisation Produits de données Python pour l'analyse prédictive

Construire des systèmes prédictifs avec précision. Collecter, modéliser et déployer des systèmes basés sur des données en utilisant Python et l'apprentissage automatique.

Julian McAuley
Ilkay Altintas

Instructeurs : Julian McAuley

14 482 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.2

(171 avis)

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
1 mois
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Découvrez comment transformer les données et les adapter à des tâches prédictives basées sur les données

  • Comprendre comment calculer des statistiques de base à l'aide d'ensembles de données réelles sur les activités des consommateurs, telles que les évaluations de produits et autres

  • Utilisez Python pour créer des visualisations de données interactives afin de faire des prédictions significatives et de construire des systèmes de démonstration simples

  • Effectuer des régressions et des classifications simples sur des ensembles de données à l'aide de bibliothèques d'apprentissage automatique

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Analyse prédictive
  • Catégorie : Programmation en Python
  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : Traitement des données
  • Catégorie : Visualisation de Données

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais

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Améliorez votre expertise en la matière

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  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
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Spécialisation - 4 séries de cours

Traitement et visualisation des données de base

COURS 110 heures4.3 (192 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Élaborer une stratégie de données et un processus concernant la manière dont les données seront générées, collectées et utilisées

  • Charger et traiter des ensembles de données formatés tels que CSV et JSON.

  • Traiter les données dans différents formats (par exemple, horodatage, chaînes de caractères) et filtrer et "nettoyer" les ensembles de données en supprimant les valeurs aberrantes, etc.

  • Expérience de base avec des bibliothèques de traitement de données telles que numpy et l'ingestion de données avec urllib, requêtes

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Bibliothèques Python
Catégorie : Prétraitement des données
Catégorie : Visualisation de Données
Catégorie : Web scraping

Ce que vous apprendrez

Une modélisation prédictive pertinente

COURS 38 heures4.3 (48 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Comprendre les définitions des mesures d'erreur simples (par exemple, MSE, exactitude, précision/rappel).

  • Évaluez la performance des régresseurs / classificateurs à l'aide des mesures ci-dessus.

  • Comprendre la différence entre la performance de la formation/du test et la généralisabilité.

  • Comprendre les techniques permettant d'éviter le surajustement et d'obtenir de bonnes performances en matière de généralisation.

Déployer des modèles d'apprentissage automatique

COURS 410 heures3.5 (51 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Structure du projet d'applications de données interactives en Python

  • Cadres de serveurs web Python : (par exemple) Flask, Django, Dash

  • Meilleures pratiques en matière de déploiement de modèles de ML et de suivi des performances

  • Scripts de déploiement, modèles de sérialisation, API

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Programmation en Python
Catégorie : Produits Big Data
Catégorie : Systèmes de recommandation

Instructeurs

Julian McAuley
University of California San Diego
5 Cours31 077 apprenants

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Étudiant(e) depuis 2018
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