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Data Science et Machine Learning par la pratique avec Python
Data science, Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, SciKit Learn, Apprentissage supervisé, Apprentissage non supervisé
This Course Includes
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4.4 (100 reviews )
27.5 total hours 
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Online - Self Paced
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About Data Science et Machine Learning par la pratique avec Python
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 !
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.