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Spécialisation Science des données pratique avec MATLAB
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Spécialisation Science des données pratique avec MATLAB

Sam Jones
Isaac Bruss
Cris LaPierre

Instructeurs : Sam Jones

27 534 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.8

(923 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

2 mois
à 4 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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4.8

(923 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

2 mois
à 4 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme

Ce que vous apprendrez

  • Analyser de grands ensembles de données et calculer des statistiques sur des groupes spécifiques dans les données

  • Utilisez des outils interactifs pour étudier vos données et éliminer le bruit et les valeurs aberrantes

  • Créer et évaluer des modèles d'apprentissage automatique

  • Créez des rapports et des documents interactifs pour partager votre travail

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Nettoyage des données
  • Catégorie : Matlab
  • Catégorie : Ingénierie des caractéristiques
  • Catégorie : Modélisation prédictive
  • Catégorie : Analyse des Données
  • Catégorie : Science des données
  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : Visualisation de Données

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais

Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de MathWorks
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Spécialisation - 4 séries de cours

Analyse exploratoire des données avec MATLAB

COURS 116 heures4.8 (812 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Importer de grands ensembles de données tabulaires et personnaliser les options d'importation pour votre application

  • Extraire des sous-ensembles de données et calculer des statistiques sur des groupes de données apparentées

  • Créez des visualisations personnalisées pour mettre en évidence les résultats les plus pertinents de votre analyse

  • Utiliser des outils interactifs pour explorer, analyser et visualiser les données avec la génération automatisée de code pour reproduire les résultats

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Matlab
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Statistiques descriptives
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Probabilités et statistiques
Catégorie : Prise de décision fondée sur les données
Catégorie : Cartographie des données
Catégorie : Communication technique
Catégorie : Importation/exportation de données
Catégorie : Nettoyage des données
Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
Catégorie : Visualisation interactive des données
Catégorie : Visualisation de Données
Catégorie : Analyse statistique
Catégorie : Méthodes statistiques
Catégorie : Logiciel de Visualisation de Données

Ce que vous apprendrez

  • Préparer les données pour une analyse plus approfondie en éliminant le bruit, en identifiant les valeurs aberrantes et en fusionnant les données provenant de sources multiples

  • Créer et évaluer des caractéristiques pour les applications d'apprentissage automatique

  • Explorez les techniques spéciales de traitement des données textuelles, audio et d'image

  • Effectuer un apprentissage automatique non supervisé

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Nettoyage des données
Catégorie : Matlab
Catégorie : Réduction de dimensionnalité
Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
Catégorie : Statistiques descriptives
Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : Ingénierie des caractéristiques
Catégorie : Données non structurées
Catégorie : Exploration de texte
Catégorie : Transformation de données
Catégorie : Analyse d'images
Catégorie : Intégration de données

Modélisation prédictive et apprentissage automatique avec MATLAB

COURS 318 heures4.8 (118 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Appliquer un processus complet d'apprentissage automatique, du nettoyage des données à l'entraînement et à l'évaluation des modèles à l'aide d'un ensemble de données réelles

  • Utilisez des applications pour entraîner rapidement de nombreux modèles d'apprentissage automatique afin de trouver la meilleure approche pour votre application

  • Personnalisez la formation en utilisant des matrices de coûts pour mettre l'accent sur les classes importantes

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Nettoyage des données
Catégorie : Matlab
Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Échantillonnage (statistiques)
Catégorie : Apprentissage supervisé
Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Analyse prédictive
Catégorie : Analyse de régression
Catégorie : Ingénierie des caractéristiques
Catégorie : Modélisation statistique
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Catégorie : Arbre de classification et de régression (CART)
Catégorie : Apprentissage automatique

Projet de science des données : MATLAB pour le monde réel

COURS 413 heures4.7 (25 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Appliquer un flux de travail complet de science des données, y compris l'importation et le nettoyage des données, la création de caractéristiques, l'entraînement de modèles d'apprentissage automatique et l'évaluation des résultats

  • Communiquer efficacement les résultats en identifiant votre public cible et en créant des visualisations significatives

  • Créez un rapport final comprenant du texte, du code et des visualisations à partager avec vos collègues

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Matlab
Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : Storytelling de données
Catégorie : Communication technique
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Importation/exportation de données
Catégorie : Nettoyage des données
Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
Catégorie : Modélisation des données
Catégorie : Science des données
Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Ingénierie des caractéristiques
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Catégorie : Apprentissage statistique des machines

Instructeurs

Sam Jones
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3 Cours36 569 apprenants

Offert par

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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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