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Introduction à la science des données-Révisé

Apprenez à extraire des informations à partir de données à l'aide de méthodes de data science.

Science des données
Gratuit
La science des données, le processus d'acquisition de connaissances et de connaissances des données, est à la fois structuré et non structuré, en utilisant des méthodes, des processus, des algorithmes et des systèmes scientifiques pour le faire dans ce domaine de plus en plus développé. Le cours vous enseignera les bases de ce que la science des données est et de ses processus, ainsi que l'introduction de l'apprentissage automatique et de ses modèles de données pour structurer les données.
  • Durée

    2-3 Heures
  • Evaluation

    Yes
  • Certification

    Yes
  • Publisher

    Channel 9

Description

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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Learning Outcomes

Après avoir terminé ce cours, vous pourrez:


  • Description de la science des données utilisée pour
  • Liste des étapes du processus de science des données
  • Expliquer ce qu'est l'apprentissage machine et les pièces qui le composent.
  • Discuter de l'utilisation de la régression et des différents types de régression
  • Identifiez les différents types d'algorithmes de classification à utiliser
  • Décrire comment fonctionnent les deux algorithmes de classification les plus populaires
  • Discutez des raisons pour lesquelles vous utilisiez Azure ML pour vos projets de sciences de données

Certification

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