Statistiques et apprentissage automatique pour la science des données

Ce cours basé sur du texte comble le fossé entre les données brutes, la théorie statistique et la modélisation prédictive. Vous passerez de la lecture des données à leur analyse active, en acquérant la confiance nécessaire pour sélectionner les bons tests statistiques et construire des modèles d'apprentissage automatique.En travaillant à travers des explications écrites claires et des exemples de code pratiques, vous maîtriserez les concepts mathématiques de base qui alimentent la science des données moderne. Ce que vous apprendrez: - Comprendre les concepts statistiques fondamentaux, y compris les distributions de probabilité, les tests d'hypothèses et l'analyse de régression. - Appliquer des algorithmes d'apprentissage automatique pour les tâches de classification et de régression en utilisant Python. - Nettoyer et préparer les données efficacement en utilisant des bibliothèques de dataframes modernes et des techniques de prétraitement. - Évaluez les performances du modèle à l'aide de mesures de validation robustes et évitez les pièges courants tels que le sur-ajustement. - Implémenter les concepts de base de MLOps pour suivre les expériences de modèle et comprendre le cycle de vie du déploiement. Le cours commence par la terminologie essentielle et les définitions statistiques avant de passer étape par étape à la régression, à la classification et à l'évaluation de modèles.Vous progresserez à travers des leçons de texte structurées et des extraits de code conçus pour renforcer votre compréhension théorique avec une application pratique. Ce cours est conçu pour les débutants qui souhaitent établir une base solide en science des données, sans expérience préalable en mathématiques ou en programmation. Commencez à lire dès aujourd'hui pour débloquer les compétences mathématiques et pratiques derrière l'apprentissage automatique moderne.