Introduction à la science des données avec MATLAB et AWS

Les organisations modernes s'appuient sur des décisions basées sur les données, mais se lancer dans la science des données peut sembler décourageant. Ce cours simplifie le parcours en vous apprenant à analyser les données et à construire des modèles prédictifs à l'aide de MATLAB. Vous passerez de la compréhension de la terminologie fondamentale de la science des données à l'importation, au nettoyage et à la visualisation d'ensembles de données. Grâce à des explications claires et à des exemples de code pratiques, vous apprendrez à appliquer des algorithmes d'apprentissage automatique et à exploiter les ressources cloud pour faire évoluer vos tâches de traitement de données de manière efficace. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux de la science des données, la terminologie et le cycle de vie d'un projet d'apprentissage automatique. - Préparer et nettoyer des ensembles de données brutes à l'aide des outils de traitement de données low-code intuitifs de MATLAB. - Construire des modèles de régression et de classification à l'aide de flux de travail interactifs d'apprentissage automatique. - Visualiser des tendances de données complexes à l'aide de scripts live modernes et de fonctions de traçage intégrées. - Faire évoluer vos calculs en intégrant les flux de travail MATLAB avec le stockage cloud et les ressources de calcul AWS. - Analyser les performances des modèles et apprendre à choisir le bon algorithme pour vos problèmes commerciaux spécifiques. Le cours commence par les définitions essentielles et les techniques de préparation des données avant de passer aux flux de travail pratiques d'apprentissage automatique. Vous explorerez ensuite comment faire évoluer vos projets à l'aide de l'intégration cloud et de l'automatisation moderne des flux de travail. Ce cours est entièrement conçu pour les débutants, et aucune connaissance préalable en science des données ou en programmation avancée n'est requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour libérer la puissance de la science des données dans vos projets professionnels.