La science des données et l'apprentissage automatique (ML) représentent deux merveilles de l'avancement technologique moderne et ont un impact profond sur le monde qui nous entoure. Digital Partner a développé ce cours pour vous aider à comprendre le cadre et la fonctionnalité de base de ces domaines. Le cours est divisé en deux modules: le premier couvre les sciences des données et le second se concentre sur les bases de l'apprentissage automatique.

Nous vous présentons d'abord la science des données et nous en présentons les avantages et les composants essentiels. Nous discutons également des nombreuses applications de la science des données. Nous retraçons ensuite la relation entre l'apprentissage automatique et les sciences des données et nous expliquons divers flux de travaux qui constituent la science des données, y compris le workflow "Obtenir, scruter, explorer, modèle et iNterpret" (OSEMN), le flux de travail de Blitzstein et Pfister et le flux de travaux CRISP-DM.

Le second module du cours se déplace vers le ML et les zones connexes. Nous expliquons les rudiments de l'apprentissage des machines et nous allons au-delà des sorties communes de ML. Nous discutons également de différentes méthodes de classification, de régression et de leurs types. Enfin, le cours porte sur l'apprentissage profond, les réseaux neuronaux et la relation entre eux. Inscrivez-vous à ce cours pour commencer à jeter les bases solides de la science des données et de l'apprentissage automatique et apprendre comment l'intelligence artificielle peut être exploitée pour stimuler la recherche d'aujourd'hui.