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

14 742 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.2

(171 avis)

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
4 semaines à compléter
at 10 hours a week
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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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

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Déploiement des applications
  • Catégorie : Apprentissage supervisé
  • Catégorie : Django (Framework Web)
  • Catégorie : Validation des données
  • Catégorie : Traitement des données
  • Catégorie : Analyse de régression
  • Catégorie : Manipulation de données
  • Catégorie : Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique)
  • Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
  • Catégorie : Vérification et validation
  • Catégorie : Flask (Framework Web)
  • Catégorie : Modélisation prédictive

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 University of California San Diego

Spécialisation - 4 séries de 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

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

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

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

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

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

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

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

Obtenez un certificat professionnel

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Instructeurs

Julian McAuley
University of California San Diego
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Étudiant(e) depuis 2018
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