University of California San Diego
Spécialisation Produits de données Python pour l'analyse prédictive
University of California San Diego

Spécialisation Produits de données Python pour l'analyse prédictive

Construire des systèmes prédictifs avec précision. Collecter, modéliser et déployer des systèmes basés sur des données en utilisant Python et l'apprentissage automatique.

Julian McAuley
Ilkay Altintas

Instructeurs : Julian McAuley

14 686 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.2

(171 avis)

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
1 mois
Ă  10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez Ă  votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • DĂ©couvrez comment transformer les donnĂ©es et les adapter Ă  des tâches prĂ©dictives basĂ©es sur les donnĂ©es

  • Comprendre comment calculer des statistiques de base Ă  l'aide d'ensembles de donnĂ©es rĂ©elles sur les activitĂ©s des consommateurs, telles que les Ă©valuations de produits et autres

  • Utilisez Python pour crĂ©er des visualisations de donnĂ©es interactives afin de faire des prĂ©dictions significatives et de construire des systèmes de dĂ©monstration simples

  • Effectuer des rĂ©gressions et des classifications simples sur des ensembles de donnĂ©es Ă  l'aide de bibliothèques d'apprentissage automatique

Compétences que vous acquerrez

  • CatĂ©gorie : Apprentissage automatique
  • CatĂ©gorie : Analyse des DonnĂ©es
  • CatĂ©gorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
  • CatĂ©gorie : ProbabilitĂ©s et statistiques
  • CatĂ©gorie : RĂ©gression
  • CatĂ©gorie : Programmation en Python
  • CatĂ©gorie : Programmation Statistique
  • CatĂ©gorie : Programmation Informatique
  • CatĂ©gorie : Algorithmes
  • CatĂ©gorie : Principes de programmation
  • CatĂ©gorie : Statistiques GĂ©nĂ©rales
  • CatĂ©gorie : Visualisation de DonnĂ©es

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais

Améliorez votre expertise en la matière

  • AcquĂ©rez des compĂ©tences recherchĂ©es auprès d’universitĂ©s et d’experts du secteur
  • MaĂ®trisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • DĂ©veloppez une comprĂ©hension approfondie de concepts clĂ©s
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de University of California San Diego
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Spécialisation - 4 séries de cours

Traitement et visualisation des données de base

COURS 110 heures4.3 (195 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Élaborer une stratĂ©gie de donnĂ©es et un processus concernant la manière dont les donnĂ©es seront gĂ©nĂ©rĂ©es, collectĂ©es et utilisĂ©es

  • Charger et traiter des ensembles de donnĂ©es formatĂ©s tels que CSV et JSON.

  • Traiter les donnĂ©es dans diffĂ©rents formats (par exemple, horodatage, chaĂ®nes de caractères) et filtrer et "nettoyer" les ensembles de donnĂ©es en supprimant les valeurs aberrantes, etc.

  • ExpĂ©rience de base avec des bibliothèques de traitement de donnĂ©es telles que numpy et l'ingestion de donnĂ©es avec urllib, requĂŞtes

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Web scraping
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : Prétraitement des données
Catégorie : NumPy
Catégorie : Importation/exportation de données
Catégorie : Nettoyage des données
Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
Catégorie : Jupyter
Catégorie : Pandas (paquetage Python)
Catégorie : Matplotlib
Catégorie : JSON
Catégorie : Visualisation interactive des données
Catégorie : Visualisation de Données
Catégorie : Programmation en Python
Catégorie : Bibliothèques Python
Catégorie : Logiciel de Visualisation de Données

Design Thinking et analyse prédictive pour les produits de données

COURS 28 heures4.5 (65 évaluations)

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique)
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Apprentissage supervisé
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : Analyse prédictive
Catégorie : Analyse de régression
Catégorie : Arbre de classification et de régression (CART)
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Nettoyage des données
Catégorie : Tensorflow
Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Ingénierie des caractéristiques
Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
Catégorie : Méthodes statistiques
Catégorie : Design Thinking

Une modélisation prédictive pertinente

COURS 38 heures4.3 (48 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Comprendre les dĂ©finitions des mesures d'erreur simples (par exemple, MSE, exactitude, prĂ©cision/rappel).

  • Évaluez la performance des rĂ©gresseurs / classificateurs Ă  l'aide des mesures ci-dessus.

  • Comprendre la diffĂ©rence entre la performance de la formation/du test et la gĂ©nĂ©ralisabilitĂ©.

  • Comprendre les techniques permettant d'Ă©viter le surajustement et d'obtenir de bonnes performances en matière de gĂ©nĂ©ralisation.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique)
Catégorie : Validation des données
Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)
Catégorie : Apprentissage supervisé
Catégorie : Analyse prédictive
Catégorie : Analyse de régression
Catégorie : Arbre de classification et de régression (CART)
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Données d'essai
Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Ingénierie des caractéristiques
Catégorie : Modélisation statistique
Catégorie : Exploration de texte
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
Catégorie : Vérification et validation
Catégorie : Programmation en Python
Catégorie : Méthodes statistiques

Déployer des modèles d'apprentissage automatique

COURS 410 heures3.5 (51 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Structure du projet d'applications de donnĂ©es interactives en Python

  • Cadres de serveurs web Python : (par exemple) Flask, Django, Dash

  • Meilleures pratiques en matière de dĂ©ploiement de modèles de ML et de suivi des performances

  • Scripts de dĂ©ploiement, modèles de sĂ©rialisation, API

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Apprentissage supervisé
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Apprentissage non supervisé
Catégorie : Django (Framework Web)
Catégorie : Systèmes de recommandation
Catégorie : Produits Big Data
Catégorie : Cadres Web
Catégorie : Flask (Framework Web)
Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Catégorie : Déploiement des applications
Catégorie : Programmation en Python

Instructeurs

Julian McAuley
University of California San Diego
5 Cours31 602 apprenants

Offert par

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
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