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Introduction à la science des données-Révisé

Apprenez comment extraire des informations à partir de données à l'aide de méthodes de data science, avec cette introduction au cours de science des données.

Publisher: Channel 9
Ce cours en ligne gratuit Introduction à la science des données d'Alison vous enseignera les bases de la science des données. Vous allez examiner les processus de science des données, recevoir une introduction à l'apprentissage automatique et vous familiariser avec les modèles de données pour structurer les données. Vous apprendrez également à acquérir des connaissances et des idées à partir de données structurées et non structurées, ainsi que d'apprendre à utiliser des méthodes, des processus, des algorithmes et des systèmes scientifiques de données scientifiques.
Introduction à la science des données-Révisé
  • Durée

    1.5-3 Heures
  • Students

    41,664
  • Accreditation

    CPD

Description

Modules

Résultats

Certification

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Description

Avec ce cours en ligne Introduction à la science des données, vous serez introduit dans le domaine de la science des données et des méthodologies utilisées dans le processus de data science. Vous en apprendrez également sur l'apprentissage automatique et certains de ses algorithmes.

Le cours commence par vous présenter la science des données, où vous apprendrez que la science des données est un domaine interdisciplinaire qui utilise des processus et des systèmes scientifiques pour extraire les connaissances ou les connaissances des données sous ses différentes formes.

Après quoi, vous serez introduit dans certains des principaux algorithmes utilisés dans l'apprentissage automatique. Vous en apprendrez davantage sur la régression et la classification, ainsi que sur deux algorithmes de classification couramment utilisés. Vous serez également introduit dans Azure Machine Learning (ML) Studio et pourquoi vous utiliserez Azure ML Studio pour vos projets de science des données.

Ce cours gratuit Alison sera d'un grand intérêt pour les apprenants qui souhaitent en savoir plus sur la science des données, les grandes données et les analyses.

Prérequis: Pour compléter ce cours, vous aurez besoin d'une connaissance de base des mathématiques, y compris l'algèbre linéaire. En outre, certaines expériences de programmation, idéalement en R ou Python, sont supposées.

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