Transform your data science career by mastering production-ready machine learning workflows. This Short Course was created to help data analysis professionals accomplish reliable demand forecasting and model governance in business environments.
Build Predictive & Supervised Models
Saisissez l'occasion de faire des économies ! Bénéficiez de 40 % de réduction sur 3 mois de Coursera Plus et d'un accès complet à des milliers de cours.
Build Predictive & Supervised Models
Ce cours fait partie de Spécialisation "Statistical Inference & Predictive Modeling Foundations"
Instructeur : Hurix Digital
Inclus avec
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
4 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Successful ML focuses on reliable production systems that deliver sustained business value, not just high model accuracy.
Model performance can degrade quietly, making statistical drift monitoring essential for long-term ML reliability.
Strong feature engineering balances predictive power with interpretability so stakeholders can trust model decisions.
Cross-validation and algorithm comparison ensure models generalize well to new and changing data patterns.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Feature Engineering
- Catégorie : Statistical Methods
- Catégorie : Data Preprocessing
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
- Catégorie : Supervised Learning
- Catégorie : Predictive Modeling
- Catégorie : Algorithms
- Catégorie : Continuous Monitoring
- Catégorie : Regression Analysis
- Catégorie : Business Metrics
- Catégorie : Performance Metric
- Catégorie : Random Forest Algorithm
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)
Détails à connaître
Certificat partageable
Ajouter à votre profil LinkedIn
Récemment mis à jour !
mars 2026
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 "Statistical Inference & Predictive Modeling Foundations"
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
Il y a 4 modules dans ce cours
Build cross-validated random forest models that achieve business-defined accuracy targets
Inclus
2 vidéos1 lecture1 devoir1 laboratoire non noté
Evaluate and monitor model drift using statistical metrics to ensure long-term reliability
Inclus
2 vidéos2 lectures
Implement standardized cross-validation pipelines for multiple supervised algorithms and compare performance metrics
Inclus
2 vidéos1 lecture2 devoirs
Assess feature selection techniques to balance model accuracy with interpretability
Inclus
3 vidéos1 lecture3 devoirs
Obtenez un certificat professionnel
Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.
Instructeur
Offert par
En savoir plus sur Machine Learning
Statut : Prévisualisation
Statut : Essai gratuit
Statut : Essai gratuit
Statut : Prévisualisation
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
To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.
Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.
Plus de questions
Aide financière disponible,
¹ Certains travaux de ce cours sont notés par l'IA. Pour ces travaux, vos Données internes seront utilisées conformément à Notification de confidentialité de Coursera.