Dans le cadre du capstone, les étudiants s'engageront dans un projet réel qui les obligera à appliquer les compétences de l'ensemble du pipeline de la science des données : préparation, organisation et transformation des données, construction d'un modèle et évaluation des résultats. Grâce à une collaboration avec Coursolve, chaque projet Capstone est associé à des partenaires qui ont un intérêt direct dans vos résultats et sont impatients de les mettre en pratique. Ces projets ne seront pas simples et les résultats ne sont pas prescrits - vous devrez tolérer l'ambiguïté et les résultats négatifs ! Mais nous pensons que l'expérience sera enrichissante et qu'elle vous préparera mieux aux projets de science des données dans la pratique.
Science des données à l'échelle - Projet de fin d'études
Science des données à l'échelle - Projet de fin d'études
Ce cours fait partie de Spécialisation La science des données à grande échelle
Instructeur : Bill Howe
2 633 déjà inscrits
Inclus avec 
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
3.8
(25 avis)
8 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Modélisation statistique
- Catégorie : Science des données
- Catégorie : Validation des données
- Catégorie : Compilation des données
- Catégorie : La programmation en R
- Catégorie : Pipelines de données
- Catégorie : Modélisation des données
- Catégorie : Analyse de régression
- Catégorie : Prise de décision fondée sur les données
- Catégorie : Ingénierie des caractéristiques
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Rapports statistiques
- Catégorie : Traitement des données
- Catégorie : Data wrangling
- Catégorie : Analyse prédictive
- Catégorie : Statistiques
- Catégorie : Manipulation de données
- Catégorie : Programmation en Python
Détails à connaître
Certificat partageable
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Enseigné en Anglais
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Ce cours fait partie de la Spécialisation La science des données à grande échelle
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
Il y a 6 modules dans ce cours
Dans ce projet, vous allez construire un modèle pour prédire quand un bâtiment est susceptible d'être condamné. Les données sont réelles, le problème est réel et l'impact est réel.
Inclus
2 lectures1 sujet de discussion
On vous donne des séries d'incidents avec des informations de localisation ; vous devez utiliser certaines hypothèses pour regrouper ces incidents par localisation afin d'identifier des bâtiments spécifiques.
Inclus
1 lecture1 évaluation par les pairs
Construisez un ensemble de formation en associant chacun de vos bâtiments à une étiquette de vérité de base dérivée des données de permis.
Inclus
1 lecture1 évaluation par les pairs
Utilisez un ensemble de caractéristiques triviales pour former et évaluer un modèle simple
Inclus
1 lecture1 évaluation par les pairs
Dérivez des fonctions supplémentaires et ré-entraînez-vous pour améliorer l'efficacité de votre modèle.
Inclus
1 lecture1 évaluation par les pairs
Saisissez votre rapport final pour la notation.
Inclus
1 évaluation par les pairs
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Instructeur
Offert par
En savoir plus sur Analyse des Données
Statut : Essai gratuit
Statut : Essai gratuitSkillUp EdTech
Statut : Essai gratuitJohns Hopkins University
Statut : Essai gratuit
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
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WE
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Révisé le 2 janv. 2017
An interesting problem to tackle. I really liked that you started with very raw data and needed to work on many cleaning methods. Good practice for real data science.
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