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

Prêt à transformer des données brutes en informations significatives, mais ne sachant pas par où commencer?Ce cours fournit un chemin clair dans le monde de la science des données, vous enseignant les principes fondamentaux et les compétences pratiques nécessaires pour travailler efficacement avec les données. À la fin de ce cours, vous comprendrez le flux de travail complet de la science des données.Vous serez en mesure de prendre un ensemble de données, de le nettoyer et de le préparer pour l'analyse, de construire un modèle d'apprentissage automatique fonctionnel pour faire des prédictions et d'évaluer ses performances, le tout à travers des explications claires et des exercices pratiques. Ce que vous apprendrez: - Comprendre les concepts de base de la science des données, de l'apprentissage automatique et de leurs applications dans le monde réel. - Pratiquer le nettoyage, la manipulation et l'exploration des données à l'aide de la bibliothèque pandas en Python. - Construisez vos premiers modèles prédictifs pour les tâches de régression et de classification avec scikit-learn. - Apprenez à évaluer les performances du modèle à l'aide de mesures standard pour comprendre son efficacité. - Appliquer des techniques fondamentales d'ingénierie des fonctionnalités pour améliorer la puissance prédictive de votre modèle. - Saisissez les bases de l'ingénierie rapide pour tirer parti de grands modèles de langage pour les tâches d'analyse de données. Ce cours commence par la terminologie essentielle et les concepts fondamentaux avant de passer aux compétences pratiques.Vous passerez de la compréhension des types de données à la création et au test de vos propres modèles d'apprentissage automatique grâce à une série de leçons écrites et d'exercices de codage. Ce cours est conçu pour les débutants absolus.Aucune expérience préalable en science des données, en apprentissage automatique ou en statistiques n'est requise.Une connaissance de base de la programmation Python est utile mais pas nécessaire pour commencer. Commencez votre voyage dans le monde des données dès aujourd'hui.