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

Science des données
Gratuit
Apprenez à créer des visualisations pour les données, à créer des modèles d'apprentissage machine et à évaluer ces modèles.
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  • Durée

    2-3 Heures
  • Evaluation

    Yes
  • Certification

    Yes
  • Réactif

    Yes
  • Publisher

    Channel 9

Description

Résultats

Certification

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Description

Dans ce cours en ligne Data Science and Machine Learning Essentials visualisant les données et Exploring Models, vous pouvez apprendre à explorer vos données et à appliquer des visualisations pour afficher vos données. Vous en apprendrez davantage sur l'ingénierie des fonctions et la construction de modèles d'apprentissage automatique. Vous allez apprendre à évaluer les modèles que vous avez créés dans Azure ML, R et Python.

Le cours démarre avec l'introduction de l'analyse des données exploratoires et de la visualisation des données. Vous en apprendrez davantage sur les raisons de l'analyse exploratoire des données. Vous allez découvrir ce qui peut affecter vos vues de données. Vous allez découvrir les différents types de graphiques que vous pouvez utiliser pour visualiser vos données. Vous allez découvrir les bibliothèques et les packages disponibles pour R et Python pour la visualisation de vos données.

Dans le module suivant, vous allez être mis en place pour construire des modèles et vous familiariser avec l'ingénierie de fonctions et la construction de modèles. Vous en apprendrez davantage sur ce qu'est l'ingénierie des fonctions et sur la façon de construire et d'usinez le modèle d'apprentissage. Vous allez apprendre à créer un modèle d'apprentissage automatique en R et Python. Vous apprendrez à évaluer votre modèle et à évaluer votre modèle. Vous allez apprendre à évaluer votre modèle dans Azure ML, R et Python.

Ce cours gratuit Alison serait d'un grand intérêt pour ceux qui souhaitent apprendre et développer leurs connaissances sur les sciences des données.

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Learning Outcomes

Une fois ce cours terminé avec succès, l'apprenant pourra:


  • Discuter de l'importance de l'exploration des données
  • Reconnaître ce que vous utilisez pour les visualisations de données dans R
  • Reconnaître ce que vous utilisez pour les visualisations de données en Python
  • Identifiez les différents types de tracés ou de graphiques que vous pouvez utiliser pour visualiser vos données
  • Discuter du processus d'ingénierie des fonctions
  • Identification des fonctions et des méthodes disponibles dans R pour la création de modèles d'apprentissage machine
  • Identification des fonctions et des méthodes disponibles dans Python pour la création de modèles d'apprentissage machine
  • Décrire le processus et les options d'évaluation de votre modèle d'apprentissage automatique

Certification

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