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

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 !