Science des données : Fondamentaux de l'analyse de données et de l'apprentissage automatique

Êtes-vous curieux du monde de la science des données mais intimidé par les mathématiques et le codage complexes ? Ce cours offre une introduction claire et conceptuelle aux principes fondamentaux du travail avec les données et de la construction de modèles prédictifs. À la fin de ce cours, vous aurez une solide compréhension de l'ensemble du flux de travail de la science des données, de l'acquisition et de la préparation des données à l'évaluation et au déploiement des modèles, vous positionnant pour des études spécialisées supplémentaires dans le domaine. Ce que vous apprendrez : * Comprendre la terminologie, les rôles et le flux de travail clés utilisés dans les projets modernes de science des données. * Appliquer des techniques essentielles de préparation des données, y compris le nettoyage, la transformation et l'ingénierie des caractéristiques. * Maîtriser les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique supervisé, y compris les modèles de régression et de classification. * Analyser comment les algorithmes populaires comme les modèles linéaires et les arbres de décision sont appliqués pour résoudre des problèmes commerciaux du monde réel. * Apprendre l'architecture et la fonction de base des réseaux neuronaux et les concepts d'apprentissage profond. Le cours commence par définir les concepts clés et les types de données, puis progresse à travers les étapes structurées du pipeline d'apprentissage automatique, en se concentrant sur la compréhension pratique plutôt que sur la théorie abstraite. Ce cours est conçu pour les débutants absolus intéressés par le domaine de la science des données ou de l'apprentissage automatique. Aucune expérience préalable en programmation, connaissance des statistiques ou mathématiques avancées n'est requise. Commencez votre parcours pour devenir un professionnel compétent en données dès aujourd'hui.