Ce cours de modélisation prédictive avec Python fournit une introduction pratique à l'analyse statistique et à l'apprentissage automatique avec Python. Vous apprendrez les concepts, les méthodes et les algorithmes essentiels de l'apprentissage automatique en mettant l'accent sur leur application pour résoudre des problèmes réels d'affaires et de données. À la fin du cours, vous serez en mesure de : - Comprendre les différents types de données utilisés dans l'analyse statistique - Apprendre des techniques pour gérer efficacement les données incohérentes.
Modélisation prédictive avec Python
Modélisation prédictive avec Python
Ce cours fait partie de Spécialisation Analytique des données appliquée
Instructeur : Edureka
Inclus avec
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
2 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Gérer et prétraiter les données en vue de l'analyse statistique et de la modélisation.
Effectuer des tests d'hypothèse à l'aide de techniques statistiques avancées.
Construire des modèles d'analyse exploratoire des données (AED) pour découvrir des informations.
Construire et évaluer des modèles pour résoudre des défis liés aux données du monde réel.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Analyse statistique
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique)
- Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Manipulation de données
- Catégorie : Pandas (paquetage Python)
- Catégorie : NumPy
- Catégorie : Analyse prédictive
- Catégorie : Méthodes statistiques
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Programmation en Python
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
23 devoirs
Enseigné en Anglais
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Ce cours fait partie de la Spécialisation Analytique des données appliquée
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
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Il y a 6 modules dans ce cours
Dans le premier module de ce cours, les apprenants exploreront divers types de données et utiliseront différentes mesures de tendance centrale et mesures de dispersion pour traiter les incohérences des données.
Inclus
12 vidéos3 lectures4 devoirs2 sujets de discussion
Dans ce module, les apprenants apprendront à gérer les données en cours d'utilisation des fonctions de distribution de probabilité. Ils commenceront par appliquer la distribution de Bernoulli pour modéliser les données catégoriques, exploreront la distribution de Poisson pour les prévisions et utiliseront les distributions Exponentielle et Normale pour la modélisation de la régression.
Inclus
17 vidéos3 lectures5 devoirs
Dans le troisième module de ce cours, les apprenants apprendront à appliquer le Théorème central limite dans des scénarios où les données peuvent être mal distribuées. Identifier et analyser des données d'échantillon, en utilisant des méthodes paramétriques et non paramétriques pour traiter divers cas de test pour les tests d'hypothèse et la prise de décision.
Inclus
30 vidéos3 lectures5 devoirs1 sujet de discussion
Dans le quatrième module, les apprenants exploreront la mise en œuvre de l'Analyse exploratoire des données (AED) sur de grands ensembles de données complexes en effectuant des analyses univariées et multivariées. Ils apprendront également à nettoyer et à traiter les données, ainsi qu'à effectuer une Ingénierie des caractéristiques pour préparer les données à l'analyse.
Inclus
29 vidéos3 lectures4 devoirs1 sujet de discussion
Dans ce module, les apprenants apprendront à utiliser des modèles d'apprentissage automatique pour extraire des informations des données. Ils appliqueront des algorithmes de régression et de classification, puis optimiseront les résultats produits par ces modèles.
Inclus
42 vidéos2 lectures4 devoirs1 sujet de discussion
Ce module est conçu pour évaluer un individu sur les différents concepts et enseignements couverts dans ce cours. Évaluez vos connaissances grâce à un quiz complet et noté sur les probabilités, la modélisation statistique et l'apprentissage automatique.
Inclus
1 vidéo1 lecture1 devoir1 sujet de discussion
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Statut : Essai gratuit
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Felipe M.
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Larry W.
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Foire Aux Questions
Ce cours est conçu en mettant l'accent sur la modélisation prédictive et l'analyse statistique, fournissant aux apprenants les compétences et les méthodes pour examiner les données, discerner les tendances et faire des prévisions bien informées sur les résultats futurs.
Modélisation prédictive avec Python est adapté aux professionnels et aux passionnés qui cherchent à approfondir leur expertise en modélisation prédictive et en analyse statistique, y compris les analystes de données, les scientifiques de données en herbe, les chefs d'entreprise et les personnes qui se consacrent à la prise de décision basée sur les données.
Le cours s'étend sur environ 6 semaines, ce qui permet une certaine flexibilité en fonction du rythme de l'apprenant, avec un engagement hebdomadaire estimé à 2 à 3 heures pour les conférences, les projets pratiques et les évaluations.
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