La science des données peut être décrite comme un processus similaire à la méthode scientifique : l'objectif des deux est d'extraire des informations à partir de faits bruts. Il s'agit d'un domaine interdisciplinaire dans la mesure où il fait appel à des techniques issues des statistiques, des mathématiques, de l'informatique et d'autres domaines. Vous apprendrez les compétences, les outils et les considérations nécessaires pour participer à la révolution de la science des données. Ce cours montre aux apprenants l'importance des données, les attributs qui définissent les mégadonnées et les différences entre l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond. Vous acquerrez des connaissances sur l'apprentissage automatique et son sous-ensemble spécialisé, l'apprentissage en profondeur, en tant qu'approche pour atteindre l'intelligence artificielle. L'intelligence artificielle (IA) confère aux ordinateurs des pouvoirs de raisonnement et d'analyse similaires à ceux du cerveau humain. Les quatre langages de programmation essentiels à la science des données que les étudiants devraient envisager d'apprendre sont Python, R, SAS et SQL. Les apprenants comprendront les différents facteurs qui devraient influencer leur décision quant à la langue à apprendre.
Dans la partie suivante, vous explorerez la méthodologie de la science des données, un processus itératif qui commence par la compréhension des affaires et se termine par le déploiement. Vous apprendrez les étapes en détail grâce à une étude de cas réaliste. Après cela, vous allez créer un chatbot simple. Il est bien établi que le service à la clientèle peut être une tâche ardue et chronophage pour les employés d'une entreprise. Un chatbot est un outil précieux pour améliorer ou remplacer les agents humains dans le service client. Après cela, vous étudierez GitHub, un service en ligne qui facilite le développement de logiciels et fournit l'hébergement de code pour diverses applications. Vous apprendrez à mettre vos fichiers sur GitHub, à collaborer avec les partenaires de votre projet et à suivre le travail pour vous aider à visualiser les modifications apportées aux fichiers. De plus, vous apprendrez à organiser un projet et à communiquer avec vos partenaires sur la plateforme d'hébergement de code
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Ce cours s'adresse aux apprenants novices en science des données et à ceux qui souhaitent avoir une vision d'ensemble du domaine. Il est également utile pour les personnes qui envisagent de changer de carrière et qui ne savent pas si la science des données est la bonne voie. Il propose des explications claires et simples sur les sujets et divise les différents processus en étapes discrètes et faciles à suivre. La science des données est en pleine expansion et les opportunités sont nombreuses. Les organisations du monde entier ont besoin de scientifiques des données, d'analystes commerciaux et d'autres professionnels des données pour collecter, traiter et donner un sens aux informations. Devenez indispensable à une organisation en acquérant les bonnes compétences. Ne manquez pas l'occasion de prendre de l'avance : inscrivez-vous au cours dès maintenant !
What You Will Learn In This Free Course
- Define data science...
- Identify the three primary analyses...
- Differentiate between machine learn...
- Describe the main factors to consid...
- Define data science
- Identify the three primary analyses in data mining that focus on extracting patterns
- Differentiate between machine learning and deep learning
- Describe the main factors to consider when choosing a programming language to learn
- Explain each step of data science methodology briefly
- Indicate the role of entities and intents in chatbot development
- Outline the purpose and usage of GitHub for online collaboration
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