Description
Ce cours présente les concepts et les techniques de la science des données moderne. Le cours vise à comprendre, à un niveau technique, la théorie derrière les techniques d'apprentissage automatique couramment utilisées, avec des considérations pratiques pour le développement, la sélection et l'évaluation des modèles, l'exploration des données et l'ingénierie des fonctionnalités. Le cours examine l'utilisation de l'apprentissage automatique dans les affaires, comment fonctionner efficacement dans un environnement de science des données, et travailler à travers des considérations techniques et commerciales pour le déploiement du modèle.
Auteur du cours : Alik Sokolov
Qui doit suivre ce cours ?
Vous aspirez à devenir un meilleur praticien ou consommateur de l'apprentissage automatique. Ce cours sera utile à la fois pour les débutants qui cherchent une introduction approfondie au domaine, ou pour les professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent améliorer leurs compétences pratiques en apprentissage automatique.
Quel est le niveau de compétence minimum requis ?
Un baccalauréat en commerce, en finance ou en mathématiques. Des compétences de niveau intermédiaire en mathématiques et en Excel. Une connaissance de base de Python est utile mais pas obligatoire.
De combien de temps est-ce que je dispose pour suivre ce cours ?
Vous aurez accès au contenu du cours pendant 365 jours à compter de la date d'inscription et pourrez choisir de terminer le cours à tout moment au cours de cette période.
Sous-titres :
Français
