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UDEMY - DATA SCIENCE ET MACHINE LEARNING - MASTERCLASS PYTHON (2020)(FR-720P-MP4)

16-02-2022, 11:15

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UDEMY - DATA SCIENCE ET MACHINE LEARNING - MASTERCLASS PYTHON (2020)(FR-720P-MP4)

Ce que vous apprendrez

Maîtriser les compétences essentielles en matière de Data Science (science des données)
Comprendre la Machine Learning (apprentissage automatique) en profondeur
Répliquer des situations du monde réel et reproduire des rapports de données
Apprendre NumPy pour le traitement numérique des données avec Python
Réaliser du feature engineering (ingénierie des caractéristiques/features) sur des études de cas réels
Apprendre à utiliser Pandas pour la manipulation de données avec Python
Créer des algorithmes de Machine Learning supervisé pour prédire des classes (modèles de classification)
Apprendre Matplotlib pour créer des visualisations de données entièrement personnalisées avec Python
Créer des algorithmes de Machine Learning pour prédire des valeurs continues (modèles de régression)
Apprendre Seaborn pour créer de magnifiques diagrammes statistiques avec Python
Construire un portfolio de projets de Data Science et Machine Learning pour avoir un CV efficace et moderne
Apprendre à utiliser Scikit-learn pour appliquer de puissants algorithmes de Machine Learning
Apprendre les meilleures pratiques pour traiter des ensembles de données (datasets) du monde réel

Prérequis

Connaissance de base de Python

Description

Bienvenue dans le cours le plus complet pour apprendre en ligne la Data Science et le Machine Learning ! Cette MasterClass a été conçue pour mettre en place ce qui semble être la meilleure façon de passer de zéro à héros pour la Data Science et le Machine Learning avec Python !
Ce cours est conçu pour une personne qui connaît déjà un peu le langage Python et qui est prêt à s'immerger en profondeur dans l'utilisation de ces compétences Python pour la Data Science et le Machine Learning. Le salaire de départ typique d'un data scientist peut dépasser aisément les 100 000 euros annuel, et nous avons créé ce cours pour aider à guider les apprenants vers l'apprentissage d'un ensemble de compétences qui les rendront extrêmement intéressants (et attractifs !) dans le monde du travail actuel.

Nous couvrirons tout ce que vous devez savoir sur la stack tech (compétences techniques) complète de Data Science et Machine Learning requise dans les meilleures entreprises du monde. Nos étudiants ont obtenu des emplois chez McKinsey, Facebook, Amazon, Google, Apple, Asana et d'autres grandes entreprises technologiques !
Nous avons structuré le cours en nous appuyant sur notre expérience de l'enseignement en ligne (et en présentiel) afin de proposer une approche claire et structurée. Cela vous guidera pour comprendre non seulement comment utiliser les bibliothèques populaires de Data Science et Machine Learning, mais aussi pourquoi et quand nous les utilisons.
Ce cours est un équilibre parfait entre les études de cas pratiques issues du monde réel et la théorie mathématique qui se cache derrière les algorithmes de Machine Learning = 50% Théorique (concepts et mathématiques) - 50% pratique (implémentation code Python)
Nous couvrirons des algorithmes de Machine Learning avancés que la plupart des autres cours ne couvrent pas ! Y compris les méthodes de régularisation avancées et les méthodes d'apprentissage non supervisé les plus récentes, telles que le DBSCAN.
Ce cours complet est conçu pour être à la hauteur des Bootcamps qui coûtent généralement des milliers d'euros. Il comprendra les sujets suivants :
La programmation avec Python
NumPy avec Python
Apprentissage complet de Pandas pour l'analyse de données
Compréhension complète de la bibliothèque de programmation Matplotlib
Apprentissage en profondeur de Seaborn pour les visualisations de données
Machine Learning avec Scikit-Learn


À qui ce cours s'adresse-t-il ?

Développeurs Python débutants intéressé par l'apprentissage automatique (Machine Learning)
Développeurs Python débutants intéressé par la science des données (Data Science)
Tout personne souhaitant apprendre en profondeur Data Science + Machine Learning

Attention le dernier dossier "Régression linéaire" est manquant

Fichiers source
oui
Formations
9 sections • 79 sessions • Durée totale: +/- 20 h


Codec vidéo: MPEG /1280 x 720 px / 30 im/s 1154 Kb/s à 2500 kb/s
Codec Audio: aac 128 kbp/s
Langue : Français
Sous-titres : non
Nombre De Fichiers: 79 vidéos
Nombre de dossiers: 10 dossiers / 91 fichiers
Poids Total: 5.58 GO









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