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

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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

14 794 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.2

(171 avis)

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
1 mois
Ă  10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez Ă  votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • DĂ©couvrez comment transformer les donnĂ©es et les adapter Ă  des tâches prĂ©dictives basĂ©es sur les donnĂ©es

  • Comprendre comment calculer des statistiques de base Ă  l'aide d'ensembles de donnĂ©es rĂ©elles sur les activitĂ©s des consommateurs, telles que les Ă©valuations de produits et autres

  • Utilisez Python pour crĂ©er des visualisations de donnĂ©es interactives afin de faire des prĂ©dictions significatives et de construire des systèmes de dĂ©monstration simples

  • Effectuer des rĂ©gressions et des classifications simples sur des ensembles de donnĂ©es Ă  l'aide de bibliothèques d'apprentissage automatique

Compétences que vous acquerrez

  • CatĂ©gorie : Apprentissage automatique
  • CatĂ©gorie : VĂ©rification et validation
  • CatĂ©gorie : Analyse prĂ©dictive
  • CatĂ©gorie : Apprentissage automatique appliquĂ©
  • CatĂ©gorie : Flask (Framework Web)
  • CatĂ©gorie : Apprentissage supervisĂ©
  • CatĂ©gorie : Visualisation interactive des donnĂ©es
  • CatĂ©gorie : ModĂ©lisation prĂ©dictive
  • CatĂ©gorie : Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique)
  • CatĂ©gorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
  • CatĂ©gorie : Design Thinking
  • CatĂ©gorie : IngĂ©nierie des caractĂ©ristiques

Détails à connaître

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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

  • AcquĂ©rez des compĂ©tences recherchĂ©es auprès d’universitĂ©s et d’experts du secteur
  • MaĂ®trisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • DĂ©veloppez une comprĂ©hension approfondie de concepts clĂ©s
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de University of California San Diego

Spécialisation - 4 séries de cours

Ce que vous apprendrez

  • Élaborer une stratĂ©gie de donnĂ©es et un processus concernant la manière dont les donnĂ©es seront gĂ©nĂ©rĂ©es, collectĂ©es et utilisĂ©es

  • Charger et traiter des ensembles de donnĂ©es formatĂ©s tels que CSV et JSON.

  • Traiter les donnĂ©es dans diffĂ©rents formats (par exemple, horodatage, chaĂ®nes de caractères) et filtrer et "nettoyer" les ensembles de donnĂ©es en supprimant les valeurs aberrantes, etc.

  • ExpĂ©rience de base avec des bibliothèques de traitement de donnĂ©es telles que numpy et l'ingestion de donnĂ©es avec urllib, requĂŞtes

Compétences que vous acquerrez

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

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

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

Ce que vous apprendrez

  • Comprendre les dĂ©finitions des mesures d'erreur simples (par exemple, MSE, exactitude, prĂ©cision/rappel).

  • Évaluez la performance des rĂ©gresseurs / classificateurs Ă  l'aide des mesures ci-dessus.

  • Comprendre la diffĂ©rence entre la performance de la formation/du test et la gĂ©nĂ©ralisabilitĂ©.

  • Comprendre les techniques permettant d'Ă©viter le surajustement et d'obtenir de bonnes performances en matière de gĂ©nĂ©ralisation.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Validation des données
Catégorie : Analyse de régression
Catégorie : Apprentissage supervisé
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Catégorie : Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique)
Catégorie : Méthodes statistiques
Catégorie : Données d'essai
Catégorie : Arbre de classification et de régression (CART)
Catégorie : Exploration de texte
Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)
Catégorie : Vérification et validation
Catégorie : Programmation en Python

Ce que vous apprendrez

  • Structure du projet d'applications de donnĂ©es interactives en Python

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

  • Meilleures pratiques en matière de dĂ©ploiement de modèles de ML et de suivi des performances

  • Scripts de dĂ©ploiement, modèles de sĂ©rialisation, API

Compétences que vous acquerrez

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

Obtenez un certificat professionnel

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Instructeurs

Julian McAuley
University of California San Diego
5 Cours31 893 apprenants

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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.’
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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.’
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Étudiant(e) depuis 2021
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