Science des données - Visualisation des données et exploration de modèles

Ce cours commence par une discussion sur l'importance de l'exploration des données. Il vous apprendra ce qu'il faut utiliser pour les visualisations de données en R et en Python. Vous étudierez différents diagrammes pour différentes vues, tels que les diagrammes de dispersion et de lignes, les diagrammes à barres, les histogrammes, les diagrammes en boîtes, les diagrammes en violon, les diagrammes Q-Q. Vous découvrirez également que le diagramme de dispersion de colonnes individuelles peut être utile pour une exploration détaillée des caractéristiques de votre jeu de données

Vous étudierez ensuite l'ingénierie des fonctionnalités, qui consiste à utiliser la connaissance du domaine des données pour créer des fonctionnalités permettant aux algorithmes d'apprentissage automatique de fonctionner. Vous examinerez des modèles qui sont évalués sur la base de statistiques concernant les erreurs, ou valeurs résiduelles, dans les valeurs prédites. Vous étudierez les fonctionnalités et les méthodes disponibles en R et Python pour créer des modèles d'apprentissage automatique, y compris le processus et les options d'évaluation.

Découvrez la théorie et la pratique de la science des données grâce à ce cours en ligne gratuit. À la fin du cours, vous aurez une meilleure compréhension des fonctions de l'analyse exploratoire des données et des facteurs qui peuvent affecter votre vision des données, ainsi qu'un bien meilleur aperçu des différents types de graphiques permettant de visualiser vos données ainsi que des bibliothèques et des packages disponibles pour R et Python. Commencez ce cours dès aujourd'hui pour améliorer votre culture des données !