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Spécialisation Science des données pratique avec MATLAB
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Spécialisation Science des données pratique avec MATLAB

Sam Jones
Isaac Bruss
Cris LaPierre

Instructeurs : Sam Jones

27 630 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.8

(924 avis)

niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
2 mois à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
2 mois à compléter
à 10 heures par semaine
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Ce que vous apprendrez

  • Analyser de grands ensembles de données et calculer des statistiques sur des groupes spécifiques dans les données

  • Utilisez des outils interactifs pour étudier vos données et éliminer le bruit et les valeurs aberrantes

  • Créer et évaluer des modèles d'apprentissage automatique

  • Créez des rapports et des documents interactifs pour partager votre travail

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Analyse des Données
  • Catégorie : Matlab
  • Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
  • Catégorie : Visualisation interactive des données
  • Catégorie : Science des données
  • Catégorie : Statistiques descriptives
  • Catégorie : Réduction de dimensionnalité
  • Catégorie : Importation/exportation de données
  • Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
  • Catégorie : Ingénierie des caractéristiques
  • Catégorie : Communication technique
  • Catégorie : Intégration de données

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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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 MathWorks

Spécialisation - 4 séries de cours

Ce que vous apprendrez

  • Importer de grands ensembles de données tabulaires et personnaliser les options d'importation pour votre application

  • Extraire des sous-ensembles de données et calculer des statistiques sur des groupes de données apparentées

  • Créez des visualisations personnalisées pour mettre en évidence les résultats les plus pertinents de votre analyse

  • Utiliser des outils interactifs pour explorer, analyser et visualiser les données avec la génération automatisée de code pour reproduire les résultats

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Matlab
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Statistiques descriptives
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Probabilités et statistiques
Catégorie : Communication technique
Catégorie : Cartographie des données
Catégorie : Importation/exportation de données
Catégorie : Scripting
Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
Catégorie : Science des données
Catégorie : Visualisation interactive des données
Catégorie : Visualisation de Données
Catégorie : Analyse statistique
Catégorie : Logiciel de Visualisation de Données

Ce que vous apprendrez

  • Préparer les données pour une analyse plus approfondie en éliminant le bruit, en identifiant les valeurs aberrantes et en fusionnant les données provenant de sources multiples

  • Créer et évaluer des caractéristiques pour les applications d'apprentissage automatique

  • Explorez les techniques spéciales de traitement des données textuelles, audio et d'image

  • Effectuer un apprentissage automatique non supervisé

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Matlab
Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)
Catégorie : Statistiques descriptives
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : Analyse d'images
Catégorie : Histogramme
Catégorie : Nettoyage des données
Catégorie : Réduction de dimensionnalité
Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Ingénierie des caractéristiques
Catégorie : Données non structurées
Catégorie : Exploration de texte
Catégorie : Visualisation de Données
Catégorie : Transformation de données
Catégorie : Intégration de données

Ce que vous apprendrez

  • Appliquer un processus complet d'apprentissage automatique, du nettoyage des données à l'entraînement et à l'évaluation des modèles à l'aide d'un ensemble de données réelles

  • Utilisez des applications pour entraîner rapidement de nombreux modèles d'apprentissage automatique afin de trouver la meilleure approche pour votre application

  • Personnalisez la formation en utilisant des matrices de coûts pour mettre l'accent sur les classes importantes

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Matlab
Catégorie : Échantillonnage (statistiques)
Catégorie : Apprentissage supervisé
Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Analyse prédictive
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : Analyse de régression
Catégorie : Ingénierie des caractéristiques
Catégorie : Modélisation statistique
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Catégorie : Arbre de classification et de régression (CART)
Catégorie : Apprentissage automatique

Ce que vous apprendrez

  • Appliquer un flux de travail complet de science des données, y compris l'importation et le nettoyage des données, la création de caractéristiques, l'entraînement de modèles d'apprentissage automatique et l'évaluation des résultats

  • Communiquer efficacement les résultats en identifiant votre public cible et en créant des visualisations significatives

  • Créez un rapport final comprenant du texte, du code et des visualisations à partager avec vos collègues

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Matlab
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Storytelling de données
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : Rapports statistiques
Catégorie : Communication technique
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Importation/exportation de données
Catégorie : Nettoyage des données
Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
Catégorie : Science des données
Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Ingénierie des caractéristiques
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Catégorie : Visualisation de Données

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Sam Jones
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