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Il y a 4 modules dans ce cours
Bienvenue dans le cours Introduction à la pensée analytique, à la science des données et à l'exploration des données. Dans ce cours, nous commencerons par explorer le domaine et la profession de la science des données en mettant l'accent sur les compétences et les considérations éthiques requises lorsque l'on travaille avec des données. Nous passerons en revue les types de problèmes commerciaux que la science des données peut résoudre et nous discuterons de l'application du processus CRISP-DM aux efforts d'exploration de données. Un bref aperçu de l'analyse descriptive, prédictive et prescriptive sera fourni, et nous conclurons le cours par une activité exploratoire pour en savoir plus sur les outils et les ressources que vous pourriez trouver dans une boîte à outils de la science des données.
Bienvenue au module 1, Science des données : Le domaine et la profession. Dans ce module, nous examinerons la science des données en tant que domaine et explorerons les concepts de petites et grandes données. Nous examinerons également les compétences des scientifiques des données qui réussissent et discuterons des types de problèmes commerciaux que les scientifiques des données pourraient être amenés à résoudre dans un avenir proche.
Inclus
2 lectures1 sujet de discussion
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2 lectures•Total 90 minutes
Science des données : Le domaine et la profession•30 minutes
Ressources complémentaires•60 minutes
1 sujet de discussion•Total 30 minutes
La science des données pour résoudre les problèmes des entreprises•30 minutes
La science des données dans l'entreprise
Module 2•1 heure à terminer
Détails du module
Bienvenue dans le module 2, La science des données dans l'entreprise. Dans ce module, nous allons examiner de plus près les applications de la science des données dans un environnement professionnel et discuter des considérations éthiques à garder à l'esprit lorsque vous travaillez avec des données.
Inclus
1 vidéo2 lectures1 devoir
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1 vidéo•Total 3 minutes
Considérations éthiques dans la science des données•3 minutes
2 lectures•Total 50 minutes
La science des données dans l'entreprise•20 minutes
Ressources complémentaires•30 minutes
1 devoir•Total 20 minutes
Modules 1 et 2•20 minutes
Exploration de données et aperçu de l'analyse de données
Module 3•2 heures à terminer
Détails du module
Bienvenue dans le module 3, Exploration de données et vue d'ensemble de l'analyse de données. Dans ce module, nous commencerons par expliquer le CRISP-DM, un processus standard interprofessionnel pour l'exploration des données. Nous vous présenterons également une introduction à l'analyse descriptive, prédictive et prescriptive.
Inclus
2 lectures1 sujet de discussion
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2 lectures•Total 60 minutes
Exploration de données et aperçu de l'analyse de données•30 minutes
Ressources complémentaires•30 minutes
1 sujet de discussion•Total 30 minutes
CRISP-DM pour résoudre les problèmes des entreprises•30 minutes
Résoudre des problèmes avec la science des données
Module 4•3 heures à terminer
Détails du module
Bienvenue dans le module 4, Résoudre des problèmes avec la science des données. Dans ce dernier module du cours, nous allons explorer quelques applications réelles des solutions de la science des données et examiner de plus près les types d'outils et de programmes que vous pouvez vous attendre à trouver dans une boîte à outils de la science des données.
Inclus
1 vidéo2 lectures1 devoir1 sujet de discussion
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1 vidéo•Total 3 minutes
Science des données et fidélisation des employés•3 minutes
2 lectures•Total 30 minutes
Résoudre des problèmes avec la science des données•20 minutes
Ressources complémentaires•10 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Modules 3 et 4•30 minutes
1 sujet de discussion•Total 90 minutes
OPTIONNEL : Explorer plus avant - Étude de cas de réussite d'un client•90 minutes
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Évaluations de l’enseignant
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Depuis 1965, l'Université de Californie à Irvine allie les atouts d'une grande université de recherche à la générosité d'un site incomparable en Californie du Sud. L'engagement inébranlable de l'UC Irvine en faveur d'un enseignement rigoureux, d'une recherche de pointe et du développement du leadership et du caractère fait du campus une force motrice de l'innovation et de la découverte au service de nos communautés locales, nationales et mondiales, et ce de multiples façons.
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Felipe M.
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’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.
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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
4.2
158 avis
5 stars
57,59 %
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2 stars
5,69 %
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5,06 %
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S
SN
5·
Révisé le 30 juil. 2025
For Beginner, this is good insight to understand what Data Scientist is , What is his role, Which tools need to be used upon and a road map to become Data Scientist
R
RV
4·
Révisé le 22 sept. 2022
I learnt about CRISP DM process, Data Science tools, Decision Trees in this course.
T
TM
5·
Révisé le 20 mai 2021
It is informative and gives me overview about data science and the future
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