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2 Etudiants
20 Leçons
Débutant

Qu'est-ce que vous allez apprendre ?

  • Vous vous êtes exercé à l'aide d'exemples concrets d'exploration de données Vous serez capable de manipuler des données pour faciliter l'analyse des données Vous serez compétent pour tirer des enseignements des données brutes Vous aurez les outils pour une carrière prometteuse dans la science des données

Curriculum

5h 12m
Section 1: Introduction au Data Mining
09:30
Section 2: Data Wrangling - Un aperçu complet
1:03:56
Section 3: Principes fondamentaux de l'exploration de données
1:33:26
L'analyse par grappes
20:08
Classification et Regression
34:30
Association et Correlation
13:10
Réduction de la dimensionnalité
25:38
Section 4: Frameworks Explained - Maîtriser le Big Data avec Spark
1:00:50
Apache Spark - Un aperçu du framework
26:36
Fonctions clés de Spark
20:26
Apprentissage Machine avec Spark
07:32
EXEMPLES - Utilisation du pipeline d’apprentissage machine
06:16
Section 5: EXEMPLES - Extraction et stockage de données
45:07
Exploration de texte
15:05
Exploitation de réseau
10:11
Matrice
07:16
Exemples SQL
12:35
Section 6: TALN (traitement automatique du langage naturel)
35:12
TALN Nettoyage de données
06:55
Count Vectorizer
07:58
TALN Exemple avec Spam
09:59
Ajuster le modèle avec les données de spam
05:32
Pipeline avec les données de Spam
04:48
Section 7: Conclusion et résumé
04:40
Conclusion et défi
04:40

Description

Prérequis

  • Aucune connaissance préalable de l'exploration de données n'est nécessaire Machine Mac / Windows, évidemment Le gestionnaire de paquets Anaconda installé sur votre système

A propos de l'instructeur

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