Dans le cadre du capstone, les étudiants s'engageront dans un projet réel qui les obligera à appliquer les compétences de l'ensemble du pipeline de la science des données : préparation, organisation et transformation des données, construction d'un modèle et évaluation des résultats. Grâce à une collaboration avec Coursolve, chaque projet Capstone est associé à des partenaires qui ont un intérêt direct dans vos résultats et sont impatients de les mettre en pratique. Ces projets ne seront pas simples et les résultats ne sont pas prescrits - vous devrez tolérer l'ambiguïté et les résultats négatifs ! Mais nous pensons que l'expérience sera enrichissante et qu'elle vous préparera mieux aux projets de science des données dans la pratique.
Science des données à l'échelle - Projet de fin d'études
Science des données à l'échelle - Projet de fin d'études
Ce cours fait partie de Spécialisation "La science des données à grande échelle"
Instructeur : Bill Howe
2 806 déjà inscrits
Inclus avec
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26 avis
8 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data Preprocessing
- Catégorie : Data Collection
- Catégorie : Predictive Modeling
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Feature Engineering
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Statistics
- Catégorie : Statistical Modeling
- Catégorie : Predictive Analytics
- Catégorie : Data Science
- Catégorie : Data Integration
- Catégorie : Data Validation
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Research
- Catégorie : Data Wrangling
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : R Programming
- Catégorie : Python Programming
Détails à connaître
Certificat partageable
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Enseigné en Anglais
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Ce cours fait partie de la Spécialisation "La science des données à grande échelle"
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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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University of Washington
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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.’
Avis des étudiants
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WE
Révisé le 1 janv. 2017
An interesting problem to tackle. I really liked that you started with very raw data and needed to work on many cleaning methods. Good practice for real data science.
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