Data Science et Machine Learning par la pratique avec Python

Data science, Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, SciKit Learn, Apprentissage supervisé, Apprentissage non supervisé

4.55 (91 reviews)
Udemy
platform
Français
language
Data Science
category
Data Science et Machine Learning par la pratique avec Python
445
students
27.5 hours
content
Feb 2024
last update
$49.99
regular price

What you will learn

Utilisez Python pour la science des données et l’apprentissage automatique

Apprendre à utiliser NumPy pour les données numériques

Apprendre à utiliser Pandas pour l’analyse des données

Apprendre à utiliser Matplotlib pour la visualisation des données

Apprendre à utiliser Seaborn pour les graphiques statistiques

Apprentissage supervisé et non supervisé

Mettre en œuvre des algorithmes d’apprentissage automatique (Machine learning)

Utiliser SciKit-Learn pour les tâches d’apprentissage automatique

Régression linéaire

Régression logistique

K Voisins les plus proches

Arbres de décision

Arbres de forêts aléatoires

K-Mean clustering

Analyse en composantes principales

Why take this course?

Êtes-vous prêt à commencer votre parcours pour devenir un data scientist ?

Cette formation, la plus complète en langue française, vous permettra d’utiliser la puissance du langage Python pour analyser les données, créer de belles visualisations et utiliser de puissants algorithmes de machine learning (apprentissage automatique) !

Cette formation est conçue pour les débutants ayant une certaine expérience en programmation ainsi que les développeurs expérimentés qui cherchent à faire le saut vers les sciences de données !

Avec plus de 100 sessions de vidéo HD et des notebooks de code détaillés pour chaque section, cette formation est l’une des formations les plus complètes en science de données et l’apprentissage automatique sur Udemy!

A la fin de la formation vous saurez comment programmer avec Python, comment analyser les données, comment créer des visualisations de données, et comment faire créer et entrainer des modèles de machine learning à l’aide de python. Voici quelques-uns des sujets que vous allez apprendre :

  • Programmation avec Python

  • NumPy avec Python

  • Utilisation de Pandas pour résoudre des tâches complexes

  • Utilisation de Pandas pour gérer les fichiers CSV et Excel

  • Utilisation de matplotlib et seaborn pour la visualisation des données

  • Apprentissage automatique avec SciKit Learn, y compris :

  • Régression linéaire

  • Régression logistique

  • K Voisins les plus proches

  • Arbres de décision

  • Forêts aléatoires

  • K-Mean clustering

  • Analyse en composantes principales

et bien plus encore !

Inscrivez-vous au cours et commencez à apprendre la data Science dès aujourd’hui !

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Reviews

Jullias
November 26, 2022
Débutant dans la data science, votre cours m'a été d'une grande aide en terme de connaissance et compétence. Merci pour vos explications et surtout du détail.
Kamel
September 18, 2022
C'est dommage que les vidéos ne sont pas plus longues. Le formateur ne dit pas tout. Il ne donne pas toutes les précisions, à savoir pourquoi il faut nettoyer les données, dans quel but ???
Gregory
September 17, 2022
Cette formation m'a permis de confirmer mes connaissances sur Numpy, Pandas tout en me perfectionnant en Matplotlib et Seaborn. Concernant le Machine Learning, ce cours m'a permis d'acquérir les bases suffisantes pour étudier d'autres dossiers ou analyses.
Youssouf
September 2, 2022
Je n'ai jamais rencontré jusqu'à présent un tel cours aussi varié et riche en ML et Data science .Je suis vraiment satisfait. Je le recommande.
Emmanuel
July 22, 2022
Cher Excellent formateur , Je vous remercie pour notre excellent travail acharné et lors de la formation vous dispensez le cours avec amour et passion et vous remercie
Frederic
June 24, 2022
J'ai particulièrement apprécié ce cours. Les concepts sont très bien expliqués ce qui m'a permis de comprendre certains aspects du machine learning qui restaient très obscures pour moi. Merci beaucoup à l'enseignant pour la qualité de ce cours. Je recommande.

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3/31/2022
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4/8/2022
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