Howard University

Capstone : Problème de science des données dans le cadre de l'algèbre linéaire

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Capstone : Problème de science des données dans le cadre de l'algèbre linéaire

Ce cours fait partie de Spécialisation "L'algèbre linéaire pour la science des données en utilisant Python"

Dennis Davenport
MOUSSA DOUMBIA

Instructeurs : Dennis Davenport

Inclus avec Coursera Plus

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Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
9 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Évaluation du modèle
  • Catégorie : Modélisation prédictive
  • Catégorie : Traitement des données
  • Catégorie : Apprentissage non supervisé
  • Catégorie : Science des données
  • Catégorie : Manipulation de données
  • Catégorie : Analyse de régression
  • Catégorie : Modèle de formation
  • Catégorie : Prétraitement des données
  • Catégorie : Réduction de la dimensionnalité
  • Catégorie : Modélisation statistique
  • Catégorie : Analyse prédictive
  • Catégorie : Algèbre linéaire

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Programmation Python

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais

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Ce cours fait partie de la Spécialisation "L'algèbre linéaire pour la science des données en utilisant Python"
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 4 modules dans ce cours

Dans le module 1, vous découvrirez les étapes à suivre pour mener à bien le projet Capstone. Nous couvrirons les objectifs d'apprentissage suivants.

Inclus

4 vidéos1 lecture1 sujet de discussion

Récapitulons ! Dans le module 1, nous vous avons présenté le projet Capstone et les tâches 1 à 4. Dans le module 2, vous accomplirez la tâche 1 : Data wrangling et Tâche 2 : Utiliser l'ACP pour réduire le nombre de dimensions. Nous couvrirons les objectifs d'apprentissage suivants.

Inclus

2 vidéos2 évaluations par les pairs1 sujet de discussion

Récapitulons ! Dans le module 2, vous avez appris à réaliser les tâches 1 et 2. Dans le module 3, vous apprendrez à réaliser la Tâche 3 : Exécuter votre modèle de régression et la Tâche 4 : Interpréter les résultats de votre modèle. Nous couvrirons les objectifs d'apprentissage suivants.

Inclus

4 vidéos2 évaluations par les pairs1 sujet de discussion

Bienvenue dans le dernier module de ce cours ! Au cours des 3 derniers modules, vous avez été initié et avez acquis des connaissances sur les sujets suivants : Data wrangling (Tâche 1),Utiliser l'ACP pour réduire le nombre de dimensions (Tâche 2), Exécuter votre modèle de régression (Tâche 3) et, Interpréter les résultats de votre modèle (Tâche 4). Dans ce dernier module, vous préparerez votre projet Capstone final, le soumettrez, discuterez de ce que vous avez appris et effectuerez des évaluations par les pairs. Nous couvrirons les objectifs d'apprentissage suivants.

Inclus

1 vidéo1 évaluation par les pairs1 sujet de discussion

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Dennis Davenport
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4 Cours6 302 apprenants

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’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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’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

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’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

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