University of California San Diego

Spécialisation "Produits de données Python pour l'analyse prédictive"

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University of California San Diego

Spécialisation "Produits de données Python pour l'analyse prédictive"

Construire des systèmes prédictifs avec précision.

Collecter, modéliser et déployer des systèmes basés sur des données en utilisant Python et l'apprentissage automatique.

Julian McAuley
Ilkay Altintas

Instructeurs : Julian McAuley

15 506 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 302 examens de cours de ce programme

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
4 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
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des 302 examens de cours de ce programme

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
4 semaines à compléter
à 10 heures par semaine

Ce que vous apprendrez

  • Découvrez comment transformer les données et les adapter à des tâches prédictives basées sur les données

  • Comprendre comment calculer des statistiques de base à l'aide d'ensembles de données réelles sur les activités des consommateurs, telles que les évaluations de produits et autres

  • Utilisez Python pour créer des visualisations de données interactives afin de faire des prédictions significatives et de construire des systèmes de démonstration simples

  • Effectuer des régressions et des classifications simples sur des ensembles de données à l'aide de bibliothèques d'apprentissage automatique

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Penser la conception
  • Catégorie : Visualisation des données
  • Catégorie : Modèle de formation
  • Catégorie : Visualisation interactive des données
  • Catégorie : Évaluation du modèle
  • Catégorie : Apprentissage supervisé
  • Catégorie : Modélisation statistique
  • Catégorie : Modélisation prédictive
  • Catégorie : Apprentissage statistique des machines
  • Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
  • Catégorie : Analyse prédictive
  • Catégorie : Traitement des données
  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : Manipulation de données
  • Catégorie : Ingénierie des fonctionnalités
  • Catégorie : Méthodes d'apprentissage automatique

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Déploiement du modèle
  • Catégorie : Cadres Web
  • Catégorie : Programmation Python
  • Catégorie : Algorithmes de classification

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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

Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de University of California San Diego

Spécialisation - série de 4 cours

Traitement et visualisation des données de base

Traitement et visualisation des données de base

COURS 1, 11 heures

Ce que vous apprendrez

  • Élaborer une stratégie de données et un processus concernant la manière dont les données seront générées, collectées et utilisées

  • Charger et traiter des ensembles de données formatés tels que CSV et JSON.

  • Traiter les données dans différents formats (par exemple, horodatage, chaînes de caractères) et filtrer et "nettoyer" les ensembles de données en supprimant les valeurs aberrantes, etc.

  • Expérience de base avec des bibliothèques de traitement de données telles que numpy et l'ingestion de données avec urllib, requêtes

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Traitement des données
Catégorie : Logiciel de visualisation de données
Catégorie : Matplotlib
Catégorie : NumPy
Catégorie : Programmation Python
Catégorie : JSON
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Visualisation des données
Catégorie : Récupération de données sur le Web
Catégorie : Science des données
Catégorie : Fichier E/S
Catégorie : Pandas (paquetage Python)
Catégorie : Prétraitement des données
Catégorie : Visualisation interactive des données
Catégorie : Nettoyage des données

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Analyse de régression
Catégorie : Ingénierie des fonctionnalités
Catégorie : Modèle de formation
Catégorie : Régression logistique
Catégorie : Nettoyage des données
Catégorie : Algorithmes de classification
Catégorie : Tensorflow
Catégorie : Optimisation du modèle
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Apprentissage supervisé
Catégorie : Analyse prédictive
Catégorie : Penser la conception
Catégorie : Scikit Learn (Bibliothèque d'apprentissage automatique)
Catégorie : Méthodes d'apprentissage automatique
Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : Modélisation statistique
Catégorie : Apprentissage statistique des machines
Une modélisation prédictive pertinente

Une modélisation prédictive pertinente

COURS 3, 9 heures

Ce que vous apprendrez

  • Comprendre les définitions des mesures d'erreur simples (par exemple, MSE, exactitude, précision/rappel).

  • Évaluez la performance des régresseurs / classificateurs à l'aide des mesures ci-dessus.

  • Comprendre la différence entre la performance de la formation/du test et la généralisabilité.

  • Comprendre les techniques permettant d'éviter le surajustement et d'obtenir de bonnes performances en matière de généralisation.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Évaluation du modèle
Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Optimisation du modèle
Catégorie : Modèle de formation
Catégorie : Analyse de régression
Catégorie : Apprentissage supervisé
Catégorie : Traitement du langage naturel
Catégorie : Analyse prédictive
Catégorie : Vérification et validation
Catégorie : Exploration de texte
Catégorie : Algorithmes de classification
Catégorie : Modélisation statistique
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Catégorie : Programmation Python
Déployer des modèles d'apprentissage automatique

Déployer des modèles d'apprentissage automatique

COURS 4, 11 heures

Ce que vous apprendrez

  • Structure du projet d'applications de données interactives en Python

  • Cadres de serveurs web Python : (par exemple) Flask, Django, Dash

  • Meilleures pratiques en matière de déploiement de modèles de ML et de suivi des performances

  • Scripts de déploiement, modèles de sérialisation, API

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Django (Framework Web)
Catégorie : Flask (Framework Web)
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Catégorie : Optimisation du modèle
Catégorie : Déploiement du modèle
Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Évaluation du modèle
Catégorie : Applications Web
Catégorie : Programmation Python
Catégorie : Cadres Web
Catégorie : Nettoyage des données
Catégorie : Prétraitement des données
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Personnalisation de l'IA
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique

Obtenez un certificat professionnel

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Instructeurs

Julian McAuley
University of California San Diego
5 Cours35 038 apprenants

Offert par

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Étudiant(e) depuis 2018
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Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020
’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.’

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