Lorsqu'il s'agit d'utiliser des données, il existe deux camps principaux, les statistiques traditionnelles et l'apprentissage automatique, et les deux camps se complètent. Les statistiques restent très pertinentes, quelle que soit la taille des données. Son rôle reste ce qu'il a toujours été, mais il est encore plus important aujourd'hui. Il est nécessaire de passer de la modélisation statistique traditionnelle au monde de l'apprentissage automatique. Ce cours présente le contexte statistique nécessaire à l'apprentissage automatique. La connaissance des statistiques pertinentes pour l'apprentissage automatique vous préparera à devenir un scientifique de données. Le cours vous prépare à un enseignement futur sur l'apprentissage automatique (y compris sa méthodologie sous-jacente qui a des fondements statistiques) et vous permet de développer une compréhension plus profonde des modèles d'apprentissage automatique. Ce cours s'adresse à toute personne dans le domaine de la science des données qui n'a pas encore une compréhension approfondie des concepts statistiques et d'apprentissage automatique ou qui souhaite améliorer ses connaissances, ce qui peut inclure les analystes commerciaux, les analystes de données, les analystes marketing, les responsables marketing, les scientifiques des données, les ingénieurs des données, les analystes financiers, les mineurs de données, les statisticiens, les mathématiciens et d'autres personnes qui travaillent dans des domaines connexes.

Les statistiques à connaître pour l'apprentissage automatique
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Les statistiques à connaître pour l'apprentissage automatique
Ce cours fait partie de Certificat Professionnel Ingénieur Apprentissage automatique SAS

Instructeur : Catherine Truxillo
Inclus avec
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
5 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Expliquer l'importance des statistiques dans l'apprentissage automatique.
Effectuer des régressions linéaires et logistiques avec des conseils pratiques de dépannage.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Analyse exploratoire des données
- Catégorie : Évaluation du modèle
- Catégorie : Analyse de corrélation
- Catégorie : Régression logistique
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Modélisation des données
Détails à connaître

Certificat partageable
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71 devoirs
Enseigné en Anglais
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- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
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