Fondements de la science des données Python et de l'apprentissage automatique

La science des données et l'apprentissage automatique transforment notre compréhension du monde en transformant les données brutes en informations exploitables.Si vous souhaitez apprendre à exploiter la puissance des données, la programmation avec Python est l'endroit idéal pour commencer.A la fin de ce cours, vous serez en mesure d'écrire du code Python en toute confiance, de nettoyer et d'analyser des ensembles de données complexes et de construire vos propres modèles d'apprentissage automatique prédictif. Ce que vous apprendrez: • Comprendre les concepts fondamentaux de la science des données, la terminologie clé et les définitions de base. • Maîtriser les compétences de base en programmation Python pour la manipulation et l'analyse des données. • Appliquer des bibliothèques comme NumPy et Pandas pour organiser et traiter des ensembles de données. • Construire des visualisations de données claires et informatives en utilisant Matplotlib et Seaborn. • Pratiquer l'entraînement et l'évaluation de modèles d'apprentissage automatique à l'aide de Scikit-Learn. • Explorer les algorithmes fondamentaux tels que la régression linéaire et les arbres de décision. Le cours commence par une introduction approfondie à la terminologie essentielle et aux concepts de base avant de passer à un matériel pratique et pratique. Vous progresserez progressivement de la compréhension de la théorie derrière la science des données à l'écriture de code réel et à la résolution de problèmes pratiques. Ce cours est conçu explicitement pour les débutants absolus, ce qui signifie qu'aucune expérience préalable en programmation ou en statistique n'est requise.