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Traitement des données et ingénierie des caractéristiques avec MATLAB

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Traitement des données et ingénierie des caractéristiques avec MATLAB

Michael Reardon
Maria Gavilan-Alfonso
Erin Byrne

Instructeurs : Michael Reardon

16 092 dĂ©jĂ  inscrits

Inclus avec Coursera Plus

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

351 avis

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
Planning flexible
2 semaines Ă  10 heures une semaine
Apprenez Ă  votre propre rythme
96%
La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
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Ce que vous apprendrez

  • PrĂ©parer les donnĂ©es pour une analyse plus approfondie en Ă©liminant le bruit, en identifiant les valeurs aberrantes et en fusionnant les donnĂ©es provenant de sources multiples

  • CrĂ©er et Ă©valuer des caractĂ©ristiques pour les applications d'apprentissage automatique

  • Explorez les techniques spĂ©ciales de traitement des donnĂ©es textuelles, audio et d'image

  • Effectuer un apprentissage automatique non supervisĂ©

Compétences que vous acquerrez

  • CatĂ©gorie : DonnĂ©es non structurĂ©es
  • CatĂ©gorie : RĂ©duction de la dimensionnalitĂ©
  • CatĂ©gorie : Visualisation des donnĂ©es
  • CatĂ©gorie : TracĂ© (graphique)
  • CatĂ©gorie : PrĂ©traitement des donnĂ©es
  • CatĂ©gorie : Histogramme
  • CatĂ©gorie : Science des donnĂ©es
  • CatĂ©gorie : Analyse exploratoire des donnĂ©es
  • CatĂ©gorie : Traitement des donnĂ©es
  • CatĂ©gorie : ModĂ©lisation prĂ©dictive
  • CatĂ©gorie : Traitement des donnĂ©es
  • CatĂ©gorie : Exploration de texte
  • CatĂ©gorie : Transformation des donnĂ©es
  • CatĂ©gorie : Compilation des donnĂ©es
  • CatĂ©gorie : IntĂ©gration des donnĂ©es
  • CatĂ©gorie : Nettoyage des donnĂ©es
  • CatĂ©gorie : Manipulation de donnĂ©es
  • CatĂ©gorie : IngĂ©nierie des fonctionnalitĂ©s
  • CatĂ©gorie : Visualisation scientifique

Outils que vous découvrirez

  • CatĂ©gorie : Matlab

Détails à connaßtre

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Évaluations

11 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maßtrisent des compétences recherchées

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Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation "Science des données pratique avec MATLAB"
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  • Apprenez de nouveaux concepts auprĂšs d'experts du secteur
  • AcquĂ©rez une comprĂ©hension de base d'un sujet ou d'un outil
  • DĂ©veloppez des compĂ©tences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 5 modules dans ce cours

Dans ce module, vous appliquerez les compétences acquises dans le cadre de l'analyse exploratoire des données avec MATLAB à un nouvel ensemble de données. Vous explorerez différents types de distributions et calculerez des quantités telles que l'asymétrie et l'intervalle interquartile. Vous découvrirez également d'autres types de graphiques permettant de visualiser des données multidimensionnelles.

Inclus

10 vidéos4 lectures2 devoirs1 sujet de discussion

Dans ce module, vous apprendrez à préparer les données pour l'analyse. Il arrive souvent que les données ne soient pas enregistrées comme il se doit. Vous apprendrez à manipuler des variables de type chaßne de caractÚres pour en extraire des informations clés. Vous créerez une variable datetime unique à partir d'informations de date et d'heure réparties sur plusieurs colonnes d'un tableau. Vous chargerez et combinerez efficacement des données provenant de plusieurs fichiers afin de créer un tableau final à des fins d'analyse.

Inclus

8 vidéos2 lectures2 devoirs1 élément d'application1 sujet de discussion

Dans ce module, vous nettoierez des données désordonnées. Les données manquantes, les valeurs aberrantes et les variables ayant des échelles trÚs différentes peuvent masquer les tendances des données. Vous trouverez et traiterez les données manquantes et les valeurs aberrantes dans un ensemble de données. Vous comparerez des variables ayant des échelles différentes en normalisant les variables.

Inclus

9 vidéos2 lectures2 devoirs1 élément d'application

Dans ce module, vous créerez de nouvelles caractéristiques pour mieux comprendre vos données. Vous évaluerez les caractéristiques pour déterminer si elles sont potentiellement utiles pour faire des prédictions.

Inclus

7 vidéos5 lectures1 devoir1 élément d'application1 sujet de discussion

Dans ce module, vous appliquerez les concepts des modules 1 à 4 à différents domaines. Vous créerez et évaluerez des caractéristiques en utilisant des signaux temporels tels que les données de l'accéléromÚtre d'un téléphone portable. Vous utiliserez les Apps de MATLAB pour effectuer le traitement d'images et créer des caractéristiques basées sur des images segmentées. Vous utiliserez également des techniques de traitement de texte pour trouver des caractéristiques dans des textes non structurés.

Inclus

11 vidéos5 lectures4 devoirs1 élément d'application1 sujet de discussion

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Évaluations de l’enseignant
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Maria Gavilan-Alfonso
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Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours Ă  mon rythme Ă  Ă©tĂ© une expĂ©rience 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 appliquĂ© les concepts et les compĂ©tences que j'ai appris de mes cours Ă  un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon universitĂ© ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits oĂč se rendre.’

Chaitanya A.

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

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Affichage de 3 sur 351

AL

Révisé le 28 août 2020

DM

Révisé le 7 avr. 2020

DM

Révisé le 30 nov. 2020

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