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Sciences des données-Visualisation des données et examen des modèles-Révisé

Découvrez les techniques de data science, l'application de visualisations pour afficher des données, des méthodes d'ingénierie de fonctionnalités et plus encore !

Publisher: Channel 9
Ce cours gratuit de visualisation de données en ligne vous apprend à visualiser des données et à explorer des modèles. La visualisation des données est un moyen très utile d'explorer les données et peut vous aider à déterminer les relations entre les colonnes. Avec ce cours, vous allez apprendre à appliquer des visualisations pour afficher vos données et à propos de l'ingénierie des fonctionnalités et de la construction de modèles d'apprentissage automatique. Vous apprendrez comment évaluer votre modèle en Azure ML, R, et Python, et plus encore !
Sciences des données-Visualisation des données et examen des modèles-Révisé
  • Durée

    1.5-3 Heures
  • Students

    6,343
  • Accreditation

    CPD

Description

Modules

Résultats

Certification

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Description

Ce cours commence par une discussion sur l'importance de l'exploration des données. Il vous apprira ce qu'il faut utiliser pour les visualisations de données en R et en Python. Vous étudierez différentes parcelles pour différentes vues, telles que les courbes de dispersion et de ligne, les tracés à barres, les histogrammes, les tracés de boîtes, les tracés de violon, les tracés Q-Q. Vous apprendrez également que la nuage de points de colonnes individuelles peut être utile pour l'exploration détaillée des fonctions de votre jeu de données.

Vous étudierez ensuite l'ingénierie des fonctions qui est le processus d'utilisation des connaissances de domaine des données pour créer des fonctions qui font fonctionner les algorithmes d'apprentissage automatique. Vous examinerez des modèles qui sont évalués à partir de statistiques sur les erreurs, ou les résidus, dans les valeurs prédites. Vous étudierez les fonctions et les méthodes disponibles dans R et Python pour créer des modèles d'apprentissage machine, y compris le processus et les options d'évaluation.

En savoir plus sur la théorie et la pratique de la science des données avec ce cours gratuit et en ligne. Une fois le cours terminé, vous aurez une meilleure compréhension des fonctions de l'analyse exploratoire des données et des facteurs qui peuvent affecter vos vues de données, ainsi qu'une meilleure compréhension des différents types de graphiques pour vous aider à visualiser vos données ainsi que les bibliothèques et les paquets disponibles pour R et Python. Commencez ce cours aujourd'hui pour améliorer vos connaissances en matière de données !

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