Les organisations du monde entier utilisent les données pour prédire les comportements et extraire des informations précieuses sur le monde réel afin de prendre des décisions éclairées. La gestion et l'analyse des big data sont devenues une partie essentielle de la finance moderne, du commerce de détail, du marketing, des sciences sociales, du développement et de la recherche, de la médecine et du gouvernement. Ce MOOC, conçu par une équipe académique de Goldsmiths, University of London, vous introduira rapidement aux concepts de base de la science des données pour vous préparer aux cours intermédiaires et avancés de science des données. Il se concentre sur les mathématiques de base, les statistiques et les compétences de programmation qui sont nécessaires pour les tâches typiques d'analyse de données.
Principes Fondamentaux de la Science des Données : Regroupement de K-Means en Python
Principes Fondamentaux de la Science des Données : Regroupement de K-Means en Python
Instructeurs : Professor Matthew Yee-King
76 924 déjà inscrits
Inclus avec
735 avis
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Définir et expliquer les concepts clés du regroupement de données
Démontrer une compréhension des principales constructions et caractéristiques du langage Python.
Implémentez en Python les principales étapes de l'algorithme K-means.
Concevoir et exécuter un processus complet de regroupement de données et interpréter les résultats.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Statistiques
- Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Maîtrise des données
- Catégorie : Science des données
- Catégorie : Manipulation de données
- Catégorie : Apprentissage non supervisé
- Catégorie : Visualisation des données
- Catégorie : Méthodes statistiques
- Catégorie : Statistiques descriptives
- Catégorie : Traitement des données
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Analyse
- Catégorie : Analyse des données
- Catégorie : Tracé (graphique)
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Pandas (paquetage Python)
- Catégorie : Programmation Python
- Catégorie : NumPy
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Il y a 5 modules dans ce cours
Instructeurs
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Jennifer J.
Larry W.
Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
72,65 %
- 4 stars
20 %
- 3 stars
4,35 %
- 2 stars
1,08 %
- 1 star
1,90 %
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Révisé le 3 juin 2019
This course is at right level for a beginner (python and analytics) while going into details around K means clustering
Révisé le 16 juil. 2023
Great course for beginners. I really enjoyed the data science projects and I wish we had few more of the projects to use the knowlege gained.
Révisé le 28 juin 2020
Very interesting course! The lecturers explain concepts thoroughly which makes the concepts easy to understand even for people without much knowledge in Data Science
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