Les organisations du monde entier utilisent les données pour prédire les comportements et extraire des informations précieuses sur le monde réel afin de prendre des décisions éclairées. La gestion et l'analyse des big data sont devenues une partie essentielle de la finance moderne, du commerce de détail, du marketing, des sciences sociales, du développement et de la recherche, de la médecine et du gouvernement. Ce MOOC, conçu par une équipe académique de Goldsmiths, University of London, vous introduira rapidement aux concepts de base de la science des données pour vous préparer aux cours intermédiaires et avancés de science des données. Il se concentre sur les mathématiques de base, les statistiques et les compétences de programmation qui sont nécessaires pour les tâches typiques d'analyse de données.
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Principes Fondamentaux de la Science des Données : Regroupement de K-Means en Python
Instructeurs : Dr Matthew Yee-King
74 118 déjà inscrits
Inclus avec 
(710 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Définir et expliquer les concepts clés du regroupement de données
Démontrer une compréhension des principales constructions et caractéristiques du langage Python.
Implémentez en Python les principales étapes de l'algorithme K-means.
Concevoir et exécuter un processus complet de regroupement de données et interpréter les résultats.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Programmation Informatique
- Catégorie : Programmation en Python
- Catégorie : Programmation Statistique
- Catégorie : Algorithmes
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Visualisation de Données
Détails à connaître
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Il y a 5 modules dans ce cours
Cette semaine, nous vous présenterons le cours et l'équipe qui vous guidera tout au long des 5 prochaines semaines. L'objectif de cette semaine est de vous initier en douceur à la science des données à travers des exemples concrets d'utilisation de la science des données et en mettant en évidence certains des principaux concepts impliqués.
Inclus
9 vidéos4 devoirs3 sujets de discussion
Inclus
11 vidéos4 lectures10 devoirs1 évaluation par les pairs1 laboratoire non noté
Inclus
16 vidéos10 lectures15 devoirs
Inclus
8 vidéos6 lectures7 devoirs1 évaluation par les pairs
Inclus
9 vidéos3 lectures3 devoirs3 évaluations par les pairs5 sujets de discussion
Instructeurs
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University of London
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Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Avis des étudiants
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Révisé le 11 juil. 2022
I learnt alot, a very good foundation course. It made me have more interest in learning more in Data Science particularly using Python language
Révisé le 28 juin 2020
Very interesting course! The lecturers explain concepts thoroughly which makes the concepts easy to understand even for people without much knowledge in Data Science
Révisé le 29 juin 2020
A well presented and interesting course. It would have been good to have some more complex examples with the thinking behind them - the exploratory bit/intelligent bit of the process.
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