University of California San Diego
Spécialisation Produits de données Python pour l'analyse prédictive
University of California San Diego

Spécialisation Produits de données Python pour l'analyse prédictive

Construire des systèmes prédictifs avec précision. Collecter, modéliser et déployer des systèmes basés sur des données en utilisant Python et l'apprentissage automatique.

Julian McAuley
Ilkay Altintas

Instructeurs : Julian McAuley

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

(171 avis)

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
1 mois à raison de 10 heures par semaine
Planning flexible
Obtenir une qualification professionnelle
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Ce que vous apprendrez

  • Découvrez comment transformer les données et les adapter à des tâches prédictives basées sur les données

  • Comprendre comment calculer des statistiques de base à l'aide d'ensembles de données réelles sur les activités des consommateurs, telles que les évaluations de produits et autres

  • Utilisez Python pour créer des visualisations de données interactives afin de faire des prédictions significatives et de construire des systèmes de démonstration simples

  • Effectuer des régressions et des classifications simples sur des ensembles de données à l'aide de bibliothèques d'apprentissage automatique

Vue d'ensemble

Ce qui est inclus

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais
42 exercices pratiques

Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de University of California San Diego

Spécialisation - série de 4 cours

Ce que vous apprendrez

  • Élaborer une stratégie de données et un processus concernant la manière dont les données seront générées, collectées et utilisées

  • Charger et traiter des ensembles de données formatés tels que CSV et JSON.

  • Traiter les données dans différents formats (par exemple, horodatage, chaînes de caractères) et filtrer et "nettoyer" les ensembles de données en supprimant les valeurs aberrantes, etc.

  • Expérience de base avec des bibliothèques de traitement de données telles que numpy et l'ingestion de données avec urllib, requêtes

Compétences que vous acquerrez

Traitement des données, Logiciel de Visualisation de Données, Matplotlib, NumPy, Programmation en Python, Importation/exportation de données, Pandas (paquetage Python), JSON, Visualisation interactive des données, Nettoyage des données, Web scraping, Visualisation de Données, Manipulation de données, Science des données et Jupyter

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Ingénierie des caractéristiques, Apprentissage supervisé, Analyse de régression, Analyse prédictive, Tensorflow, Nettoyage des données, Arbre de classification et de régression (CART), Manipulation de données, Modélisation prédictive, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Deep learning, Design Thinking, Science des données, Algorithmes d'apprentissage automatique, Méthodes statistiques et Apprentissage automatique appliqué

Ce que vous apprendrez

  • Comprendre les définitions des mesures d'erreur simples (par exemple, MSE, exactitude, précision/rappel).

  • Évaluez la performance des régresseurs / classificateurs à l'aide des mesures ci-dessus.

  • Comprendre la différence entre la performance de la formation/du test et la généralisabilité.

  • Comprendre les techniques permettant d'éviter le surajustement et d'obtenir de bonnes performances en matière de généralisation.

Compétences que vous acquerrez

Modélisation prédictive, Apprentissage supervisé, Analyse de régression, Validation des données, Apprentissage automatique, Programmation en Python, Traitement du langage naturel (NLP), Méthodes statistiques, Données d'essai, Apprentissage automatique appliqué et Vérification et validation

Ce que vous apprendrez

  • Structure du projet d'applications de données interactives en Python

  • Cadres de serveurs web Python : (par exemple) Flask, Django, Dash

  • Meilleures pratiques en matière de déploiement de modèles de ML et de suivi des performances

  • Scripts de déploiement, modèles de sérialisation, API

Compétences que vous acquerrez

Django (Framework Web), Flask (Framework Web), Apprentissage automatique appliqué, Déploiement des applications, Modélisation prédictive, Analyse de régression, Applications Web, Apprentissage automatique, Manipulation de données, Traitement des données et Programmation en Python

Obtenez un certificat professionnel

Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.

Instructeurs

Julian McAuley
University of California San Diego
5 Cours32 302 apprenants
Ilkay Altintas
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