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Nettoyage, analyse et visualisation des données

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Nettoyage, analyse et visualisation des données

LearningMate

Instructeur : LearningMate

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 heures à compléter
Planning flexible
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Ce que vous apprendrez

  • Acquérir des compétences fondamentales en matière de préparation et d'exploration des données pour l'IA. Mettre en œuvre des processus de validation et de visualisation des données afin de garantir la haute qualité des données utilisées pour les modèles.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Prétraitement des données
  • Catégorie : Optimisation des performances

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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Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation "Performance et fiabilité de l'IA agentique"
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 2 modules dans ce cours

Ce module pose les bases essentielles de tout projet d'IA : la qualité des données. Vous serez immédiatement confronté à un défi lié à la qualité des données afin de comprendre pourquoi leur nettoyage est indispensable. Vous apprendrez ensuite à mettre en place des routines systématiques à l'aide de Python et de la bibliothèque Pandera pour valider la structure d'un ensemble de données, traiter les valeurs manquantes et préparer les données brutes afin qu'elles soient fiables et prêtes à être analysées.

Inclus

1 vidéo1 lecture1 devoir1 laboratoire non noté

Les données à haute dimension peuvent masquer des tendances importantes. Dans ce module, vous apprendrez à utiliser des techniques de réduction de dimension telles que le t-SNE pour visualiser des ensembles de données complexes. Vous analyserez ces visualisations afin de mettre au jour des clusters cachés, d’identifier les valeurs aberrantes et de diagnostiquer des problèmes invisibles dans les données brutes, comme un cluster d’intentions mal acheminé qui affecte la précision du modèle.

Inclus

2 vidéos1 lecture2 devoirs1 laboratoire non noté

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Instructeur

LearningMate
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Offert par

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Foire Aux Questions

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