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Prédiction de l'admission aux études supérieures avec Pyspark ML
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Prédiction de l'admission aux études supérieures avec Pyspark ML

Priya Jha

Instructeur : Priya Jha

1 645 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences professionnelles grâce à des conseils d’experts
4.7

(34 avis)

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
1.5 heures
Apprenez à votre propre rythme
Un apprentissage pratique
Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences professionnelles grâce à des conseils d’experts
4.7

(34 avis)

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
1.5 heures
Apprenez à votre propre rythme
Un apprentissage pratique

Ce que vous apprendrez

  • Apprendre à construire le modèle de régression linéaire en utilisant Pyspark ML pour prédire l'admission

  • Apprendre à configurer Pyspark et à travailler avec les dataframes de Pyspark dans l'environnement Colab

  • Apprendre à nettoyer et à préparer les données pour l'analyse.

Compétences que vous pratiquerez

  • Catégorie : Analyse de régression
  • Catégorie : Big Data
  • Catégorie : Nettoyage des données
  • Catégorie : Manipulation de données
  • Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
  • Catégorie : PySpark
  • Catégorie : Analyse des Données
  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : Apache Spark
  • Catégorie : Google Cloud Platform
  • Catégorie : Prétraitement de données
  • Catégorie : Modélisation prédictive

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais
Aucun téléchargement ou installation requis(e)

Disponible uniquement sur ordinateur

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences prêtes à l’emploi en moins de 2 heures

  • Bénéficiez d’une formation par des experts du secteur
  • Gagnez en expérience pratique en effectuant des tâches professionnelles du monde réel
  • Renforcez votre confiance en utilisant les outils et technologies les plus récents

À propos de ce Projet Guidé

Apprendrez étape par étape

Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :

  1. Introduction et installation des dépendances

  2. Cloner et explorer l'ensemble de données

  3. Nettoyage des données

  4. Analyse de corrélation et Sélection de caractéristiques

  5. Construire le modèle de régression linéaire

  6. Évaluer et tester le modèle

4 images de projet

Instructeur

Priya Jha
16 Cours79 310 apprenants

Offert par

Coursera

Méthode d’apprentissage

  • Apprentissage pratique basé sur les compétences

    Mettez en pratique de nouvelles compétences en effectuant des tâches professionnelles.

  • Conseils d’experts

    Suivez les vidéos pré-enregistrées d’experts à l’aide d’une interface unique, divisée en deux.

  • Aucun téléchargement ou installation requis(e)

    Accédez aux outils et aux ressources dont vous avez besoin dans un espace de travail cloud préconfiguré.

  • Disponible uniquement sur ordinateur de bureau

    Ce Projet Guidé est conçu pour les ordinateurs portables ou de bureau disposant d’une connexion internet fiable, et non pour les appareils mobiles.

Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

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

4.7

34 avis

  • 5 stars

    79,41 %

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  • 2 stars

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Affichage de 3 sur 34

AA
5

Révisé le 25 août 2021

CJ
5

Révisé le 9 août 2022

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