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

15 167 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.2

(174 avis)

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
4 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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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 : Web scraping
  • Catégorie : Algorithmes de classification
  • Catégorie : Flask (Framework Web)
  • Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
  • Catégorie : Traitement des données
  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : Logiciel de Visualisation de Données
  • Catégorie : Modélisation prédictive
  • Catégorie : Validation des données
  • Catégorie : Analyse prédictive
  • Catégorie : Programmation en Python
  • Catégorie : Évaluation de modèles
  • Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
  • Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)
  • Catégorie : Design Thinking
  • Catégorie : Ingénierie des caractéristiques
  • Catégorie : Apprentissage supervisé
  • Catégorie : Déploiement du modèle
  • Catégorie : Manipulation de données
  • Catégorie : Visualisation de Données

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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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

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 : Manipulation de données
Catégorie : NumPy
Catégorie : Programmation en Python
Catégorie : Logiciel de Visualisation de Données
Catégorie : Matplotlib
Catégorie : JSON
Catégorie : Prétraitement de données
Catégorie : Jupyter
Catégorie : Visualisation de Données
Catégorie : Importation/exportation de données
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Nettoyage des données
Catégorie : Pandas (paquetage Python)
Catégorie : Web scraping

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Analyse de régression
Catégorie : Ingénierie des caractéristiques
Catégorie : Algorithmes de classification
Catégorie : Régression logistique
Catégorie : Nettoyage des données
Catégorie : Analyse prédictive
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Apprentissage supervisé
Catégorie : Tensorflow
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
Catégorie : Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique)
Catégorie : Méthodes statistiques
Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Prétraitement de données
Catégorie : Design Thinking

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 : Modélisation prédictive
Catégorie : Évaluation de modèles
Catégorie : Analyse de régression
Catégorie : Apprentissage supervisé
Catégorie : Validation des données
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)
Catégorie : Ingénierie des caractéristiques
Catégorie : Programmation en Python
Catégorie : Algorithmes de classification
Catégorie : Méthodes statistiques
Catégorie : Prétraitement de données

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 : Déploiement des applications
Catégorie : Déploiement du modèle
Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)
Catégorie : Prétraitement de données
Catégorie : Applications Web
Catégorie : Programmation en Python

Obtenez un certificat professionnel

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Instructeurs

Julian McAuley
University of California San Diego
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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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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.
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