John Wiley & Sons

Data Processing, Machine Learning, and Model Evaluation

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John Wiley & Sons

Data Processing, Machine Learning, and Model Evaluation

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Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
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Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Prepare and transform datasets using data cleaning and preprocessing techniques

  • Build and evaluate machine learning models using appropriate metrics

  • Apply model validation methods to improve prediction reliability

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Data Processing
  • Catégorie : Unsupervised Learning
  • Catégorie : Predictive Modeling
  • Catégorie : Model Evaluation
  • Catégorie : Applied Machine Learning
  • Catégorie : Data Science
  • Catégorie : Data Preprocessing
  • Catégorie : Machine Learning
  • Catégorie : Data Cleansing
  • Catégorie : Supervised Learning
  • Catégorie : Artificial Neural Networks
  • Catégorie : Model Optimization
  • Catégorie : Technical Communication
  • Catégorie : Data Transformation
  • Catégorie : Data Analysis
  • Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
  • Catégorie : Model Training

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Model Deployment

Détails à connaître

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avril 2026

Évaluations

4 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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

Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation "CompTIA DataX Study Guide"
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  • 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
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Il y a 4 modules dans ce cours

In this section, we cover essential data transformation, enrichment, and cleaning techniques, including encoding, normalization, joining, and handling data quality issues to prepare datasets for robust analytics and machine learning applications.

Inclus

1 vidéo8 lectures1 devoir

In this section, we construct and evaluate predictive models using regressors, classifiers, and temporal methods, assess performance with metrics like RMSE and F1 score, and explore concepts such as bias-variance trade-off and hyperparameter tuning.

Inclus

1 vidéo8 lectures1 devoir

In this section, we evaluate model performance using key metrics and constraints, compare deployment strategies including MLOps, and discuss effective communication of model outcomes to stakeholders for practical data science applications.

Inclus

1 vidéo7 lectures1 devoir

In this section, we explore association rules, focusing on their structure, interpretation of itemsets, antecedents, and consequents, and how actionable patterns in transactional data inform data-driven decisions.

Inclus

1 vidéo7 lectures1 devoir

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Instructeur

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Offert par

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