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Microsoft Azure Machine Learning for Data Scientists (en anglais)
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Microsoft Azure Machine Learning for Data Scientists (en anglais)

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Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.3

(147 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

11 heures pour terminer
3 semaines à 3 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Identifier les différents types de modèles d'apprentissage automatique

  • Comment utiliser la capacité d'apprentissage automatique d'Azure Machine Learning pour former et déployer un modèle prédictif ?

  • Créez des modèles de régression, de classification et de regroupement à l'aide du concepteur Azure Machine Learning

  • Utilisez Azure Machine Learning pour créer et publier des modèles sans écrire de code

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Microsoft Azure
  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : régression
  • Catégorie : Apprentissage supervisé
  • Catégorie : Analyse de régression

Détails à connaître

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Évaluations

12 quizzes

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Élaborez votre expertise en Apprentissage automatique

Ce cours fait partie de la Certificat professionnel de préparation à l'examen Microsoft Azure Data Scientist Associate (DP-100) Professional Certificate
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à ce Certificat Professionnel.
  • 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 auprès de Microsoft
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Il y a 4 modules dans ce cours

La formation d'un modèle d'apprentissage automatique est un processus itératif qui nécessite du temps et des ressources informatiques. L'apprentissage automatique peut faciliter ce processus. Dans ce module, vous apprendrez à identifier les différents types de modèles d'apprentissage automatique et à utiliser la capacité d'apprentissage automatique d'Azure Machine Learning pour former et déployer un modèle prédictif.

Inclus

3 vidéos8 lectures3 quizzes1 sujet de discussion1 plugin

La régression est une technique d'apprentissage automatique supervisée utilisée pour prédire des valeurs numériques. Dans ce module, vous apprendrez à créer des modèles de régression à l'aide d'Azure Machine Learning Designer.

Inclus

2 vidéos8 lectures3 quizzes

La classification est une technique d'apprentissage automatique supervisée utilisée pour prédire des catégories ou des classes. Dans ce module, vous apprendrez à créer des modèles de classification à l'aide d'Azure Machine Learning Designer.

Inclus

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Le clustering est une technique d'apprentissage automatique non supervisée utilisée pour regrouper des entités similaires en fonction de leurs caractéristiques. Dans ce module, vous apprendrez à créer des modèles de clustering à l'aide d'Azure Machine Learning Designer.

Inclus

3 vidéos9 lectures3 quizzes1 sujet de discussion

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
4.2 (22 évaluations)
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137 Cours950 663 apprenants

Offert par

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Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

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.’
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’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

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Révisé le 3 janv. 2024

HN
5

Révisé le 24 avr. 2024

NF
5

Révisé le 13 févr. 2024

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