Ce cours est le septième d'une série de huit. Dans ce projet, nous nous attaquerons à un problème de prédiction : prévoir le nombre de bicyclettes qui seront louées un jour donné. En utilisant des données historiques, nous prendrons en compte des facteurs tels que les conditions météorologiques, le jour de la semaine et d'autres variables pertinentes pour prédire avec précision les locations quotidiennes de vélos. Cela permettra de s'assurer que notre service de location de vélos est prêt à fournir le nombre approprié de vélos chaque jour. Nous nous familiariserons plus particulièrement avec l'acquisition et la corrélation des données.
Capstone du projet de science des données : Prévoir la location de vélos
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Capstone du projet de science des données : Prévoir la location de vélos
Ce cours fait partie de Spécialisation "Fondements de la science des données"
Enseigné en Français (doublage IA)
Instructeur : Robert Zimmer
1 929 déjà inscrits
Inclus avec
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21 avis
niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
7 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Dans ce cours, vous aborderez un problème de prédiction : prévoir le nombre de bicyclettes qui seront louées un jour donné.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Predictive Modeling
- Catégorie : Data Preprocessing
- Catégorie : Statistical Modeling
- Catégorie : Data Science
- Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting
- Catégorie : Data Collection
- Catégorie : Regression Analysis
- Catégorie : Forecasting
- Catégorie : Data-Driven Decision-Making
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Correlation Analysis
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
10 devoirs
Enseigné en Français (doublage IA)
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Ce cours fait partie de la Spécialisation "Fondements de la science des données"
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- 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
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