Science des données, apprentissage automatique et réseaux neuronaux avec Python

Les données sont le moteur de la technologie moderne, mais libérer leur valeur nécessite une compréhension claire de l'analyse et de la modélisation prédictive. Ce cours textuel vous guide des concepts fondamentaux à la construction de vos premiers modèles intelligents en utilisant Python. Vous passerez du statut de débutant à celui de praticien confiant, capable de préparer des ensembles de données, d'entraîner des algorithmes d'apprentissage automatique et de configurer des réseaux neuronaux. Vous apprendrez à utiliser les bibliothèques Python standard de l'industrie pour résoudre des problèmes analytiques réels étape par étape. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux de la science des données, les bases statistiques et les bibliothèques Python essentielles. - Nettoyer, manipuler et analyser des ensembles de données complexes à l'aide d'outils de dataframe modernes. - Construire et évaluer des modèles prédictifs en utilisant Scikit-Learn pour les tâches de classification et de régression. - Configurer et entraîner des réseaux neuronaux pour la reconnaissance de formes de base. - Appliquer les fondamentaux MLOps pour versionner les données et suivre les performances des modèles. - S'entraîner à écrire du code Python propre et reproductible pour les flux de travail de science des données. Le cours commence par des définitions fondamentales et des techniques de manipulation de données avant de passer à l'apprentissage supervisé, aux pipelines d'apprentissage automatique et aux architectures d'apprentissage profond. Ce programme est conçu pour les futurs professionnels des données, les analystes et les programmeurs débutants en apprentissage automatique, ne nécessitant qu'une familiarité de base avec Python. Commencez votre voyage dans la science des données et les réseaux neuronaux dès aujourd'hui.