University of California San Diego

Science des données sans code

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University of California San Diego

Science des données sans code

Natasha Balac, Ph.D.

Instructeur : Natasha Balac, Ph.D.

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Inclus avec Coursera Plus

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

217 avis

niveau Débutant
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Planning flexible
1 semaine à 10 heures une semaine
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Comment concevoir des flux de travail de science des données sans aucune programmation ?

  • Compétences essentielles en science des données pour concevoir, construire, tester et évaluer des modèles prédictifs

  • Manipulation et préparation des données, méthodes de classification et de regroupement

  • Les moyens d'appliquer les algorithmes de la science des données à des données réelles et d'évaluer et d'interpréter les résultats

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Modélisation prédictive
  • Catégorie : Analyse
  • Catégorie : Évaluation du modèle
  • Catégorie : Big Data
  • Catégorie : Analyse des données
  • Catégorie : Prise de décision fondée sur des données
  • Catégorie : Logiciel d'analyse de données
  • Catégorie : Installation du logiciel
  • Catégorie : Manipulation de données
  • Catégorie : Exploration de données
  • Catégorie : Analyse prédictive
  • Catégorie : Apprentissage non supervisé
  • Catégorie : Science des données

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Développement sans code

Détails à connaître

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Évaluations

12 devoirs

Enseigné en Anglais
92%
La plupart des étudiants ont apprécié ce cours

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Il y a 4 modules dans ce cours

Bienvenue au premier module du cours Code Free Data Science. Ce premier module vous donnera un aperçu de l'engouement pour le Big Data, de ses technologies, de ses opportunités et de ses défis. Nous approfondirons l'analyse des Big Data et la méthodologie associée aux approches de la science des données.

Inclus

7 vidéos4 lectures2 devoirs3 sujets de discussion

Ce module présente la plateforme analytique KNIME. Les apprenants seront guidés pour télécharger, installer et configurer KNIME. Nous explorerons et nous nous familiariserons avec l'éditeur de flux de travail KNIME et ses composants. Dans ce module, nous créerons le tout premier flux de travail de base et nous explorerons les types d'analyse que KNIME permet aux utilisateurs d'effectuer.

Inclus

10 vidéos11 lectures5 devoirs

Inclus

14 vidéos2 devoirs

Inclus

8 vidéos3 lectures3 devoirs

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
(103 évaluations)
Natasha Balac, Ph.D.
University of California San Diego
4 Cours220 965 apprenants

Offert par

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Felipe M.

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.’

Jennifer J.

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.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021
’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.’

Chaitanya A.

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

Avis des étudiants

  • 5 stars

    57,14 %

  • 4 stars

    28,11 %

  • 3 stars

    7,83 %

  • 2 stars

    2,30 %

  • 1 star

    4,60 %

Affichage de 3 sur 217

NJ

Révisé le 27 févr. 2022

PP

Révisé le 5 juil. 2020

SS

Révisé le 26 févr. 2022

Foire Aux Questions