Être capable d'extraire des connaissances à partir de grands ensembles de données complexes est l'une des compétences les plus critiques dans le monde actuel axé sur les données. Ce cours fournit une introduction aux concepts et techniques fondamentaux de la Science des données. Les apprenants apprendront à combiner des outils et des méthodes de l'informatique, des statistiques, de la visualisation des données et des sciences sociales pour extraire des connaissances à partir des données. Les concepts enseignés dans le cours seront illustrés par des études de cas tirées de domaines tels que les affaires, la santé publique et les sciences sociales. Ce cours se concentre sur l'enseignement de l'analyse des données basée sur une bibliothèque (par exemple, Pandas) et le développement de modèles.
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Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
- Catégorie : Nettoyage des données
- Catégorie : Évaluation de modèles
- Catégorie : Apprentissage non supervisé
- Catégorie : Détection des anomalies
- Catégorie : Pandas (paquetage Python)
- Catégorie : Logiciel de Visualisation de Données
- Catégorie : Analyse de régression
- Catégorie : Matplotlib
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Réduction de dimensionnalité
- Catégorie : Méthodes statistiques
- Catégorie : Analyse statistique
- Catégorie : Prétraitement de données
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Science des données
Détails à connaître
7 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Il y a 6 modules dans ce cours
Le module 1 commence par une introduction à la Science des données appliquée, une discussion d'introduction et un quiz d'introduction. Ce module comprend également des conférences sur les données, les statistiques et la visualisation. Il y a un devoir Coursera Lab pour créer votre configuration environnementale et vous familiariser avec Python. Il y a également un quiz de module à la fin de ce module.
Inclus
5 vidéos5 lectures2 devoirs1 devoir de programmation1 sujet de discussion
Le module 2 comprend des cours sur la régression, l'évaluation des erreurs et l'adéquation des modèles. Il y a un devoir de Coursera Lab sur l'AED et la visualisation. Il y a également un quiz à la fin de ce module.
Inclus
2 vidéos2 lectures1 devoir1 devoir de programmation
Le module 3 comprend des cours sur les modèles linéaires, le bootstrap, les prédicteurs et le modèle F. Il y a un devoir de Coursera Lab sur la Régression KPV. Il y a également un quiz de module à la fin de ce module.
Inclus
2 vidéos2 lectures1 devoir1 devoir de programmation
Le module 4 comprend des cours sur l'overfitting, la sélection de modèles, la validation croisée et le biais par rapport à la variance. Il y a un devoir de Coursera Lab sur la Régression linéaire. Il y a également un quiz de module à la fin de ce module.
Inclus
2 vidéos2 lectures1 devoir1 devoir de programmation
Le module 5 comprend des cours sur l'apprentissage non supervisé, les distances inter-observatoires, le clustering basé sur les partitions, le clustering hiérarchique, les diagnostics, l'optimisation et le clustering basé sur la densité. Il y a un devoir de Coursera Lab sur la Réduction de dimensionnalité. Il y a également un quiz à la fin de ce module.
Inclus
6 vidéos2 lectures1 devoir1 devoir de programmation
Le module 6 comprend des cours sur les valeurs aberrantes, la détection basée sur les statistiques, la détection basée sur les écarts et la détection basée sur la distance. Il y a un devoir de Coursera Lab sur la détection des valeurs aberrantes, la sélection des modèles et la validation croisée. Il y a également un quiz à la fin de ce module.
Inclus
3 vidéos5 lectures1 devoir1 devoir de programmation
Préparer un diplôme
Ce site cours fait partie du (des) programme(s) diplômant(s) suivant(s) proposé(s) par Clemson University. Si vous êtes admis et que vous vous inscrivez, les cours que vous avez suivis peuvent compter pour l'apprentissage de votre diplôme et vos progrès peuvent être transférés avec vous.¹
Instructeur
Offert par
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Statut : Essai gratuit
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Foire Aux Questions
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Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous avez accès à tous les cours de la spécialisation et vous obtenez un certificat lorsque vous terminez le travail. Votre certificat électronique sera ajouté à votre page Réalisations - de là, vous pouvez imprimer votre certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn.
Oui, pour certains programmes de formation, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse si vous n'avez pas les moyens de payer les frais d'inscription. Si une aide financière ou une bourse est disponible pour votre programme de formation, vous trouverez un lien de demande sur la page de description.
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