Machine Learning
Le programme Data science acec R couvre toutes les techniques d’analyse de données en utilisant les derniers outils comme R, Python, Tableau, Machine Learning et MiniTab. Ce cours vous permet d’obtenir une connaissance approfondie en établissant une base solide et en couvrant tous les sujets les plus récents. La courbe de la demande croissante pour les professionnels de l’analyse de données pour gérer le grand ensemble de données dans diverses organisations avec ce certificat de cours peut vous transformer en un professionnel de l’analyse de données réussi.
Data science avec R - Objectifs du cours
Après avoir suivi avec succès cette formation “Data science avec R”, vous devriez avoir
- J’ai acquis une meilleure connaissance du fonctionnement de l’analyse statistique des entreprises et de son cycle de vie.
- J’ai appris à effectuer des analyses de données pour de grands ensembles de données en utilisant les outils les plus récents tels que R, Python, Tableau, Machine Learning et MiniTab.
- A acquis la capacité de travailler avec différents formats de données tels que CSV, XML, SPSS, SAS, etc.
- Connaissance approfondie du Data Mining, des prévisions de données et de la visualisation de données.
Pourquoi ce cours "Data science avec R" ?
Ce cours est un ensemble parfait qui vous permet d’apprendre l’ensemble du cycle de vie des données et toutes les méthodes pour y parvenir. Vous n’apprendrez pas seulement les techniques et les outils d’analyse des données, mais aussi comment les appliquer aux données brutes et obtenir des informations commerciales.
Avantages de la formation "Data science avec R" (science des données avec R)
La science des données est un domaine en plein essor. Qu’il s’agisse d’une petite entreprise ou d’une multinationale, elles ont besoin d’un data science pour gérer leur vaste réservoir de données. Les entreprises sont prêtes à offrir des salaires extrêmement élevés à ceux qui ont suivi cette formation. Ce cours ne vous offre pas seulement de nombreuses opportunités de carrière, il vous permet également d’appliquer les nouvelles compétences dans votre travail actuel et de prouver à la direction que vous êtes efficace et compétent. Soyez assuré que vous entrez dans l’avenir de l’analytique bien plus tôt pour saisir les merveilleuses opportunités qui découlent de ce besoin majeur du monde des affaires.
Qui devrait choisir le cours de Data Science ?
Ce cours “Data science avec R” n’est pas limité à un domaine spécifique.
- Les jeunes diplômés ou les étudiants de toute discipline peuvent choisir ce cours pour obtenir de meilleures opportunités d’emploi dans ce domaine très exigeant de l’analyse des données.
- Les professionnels en activité qui souhaitent changer de domaine pour s’orienter vers l’analyse de données peuvent également opter pour cette formation.
- Hautement recommandé pour ceux qui aspirent à des emplois qui tournent principalement autour de l’analyse de données et pour ceux qui ont un vif intérêt ou une connaissance de base des statistiques et des mathématiques.
Description
Le programme Data science acec R couvre toutes les techniques d’analyse de données en utilisant les derniers outils comme R, Python, Tableau, Machine Learning et MiniTab. Ce cours vous permet d’obtenir une connaissance approfondie en établissant une base solide et en couvrant tous les sujets les plus récents. La courbe de la demande croissante pour les professionnels de l’analyse de données pour gérer le grand ensemble de données dans diverses organisations avec ce certificat de cours peut vous transformer en un professionnel de l’analyse de données réussi.
Ce cours est un ensemble parfait qui vous permet d’apprendre l’ensemble du cycle de vie des données et toutes les méthodes pour y parvenir. Vous n’apprendrez pas seulement les techniques et les outils d’analyse des données, mais aussi comment les appliquer aux données brutes et obtenir des informations commerciales.
Après avoir suivi avec succès cette formation “Data science avec R”, vous devriez avoir
- J’ai acquis une meilleure connaissance du fonctionnement de l’analyse statistique des entreprises et de son cycle de vie.
- J’ai appris à effectuer des analyses de données pour de grands ensembles de données en utilisant les outils les plus récents tels que R, Python, Tableau, Machine Learning et MiniTab.
- A acquis la capacité de travailler avec différents formats de données tels que CSV, XML, SPSS, SAS, etc.
- Connaissance approfondie du Data Mining, des prévisions de données et de la visualisation de données.
La science des données est un domaine en plein essor. Qu’il s’agisse d’une petite entreprise ou d’une multinationale, elles ont besoin d’un data science pour gérer leur vaste réservoir de données. Les entreprises sont prêtes à offrir des salaires extrêmement élevés à ceux qui ont suivi cette formation. Ce cours ne vous offre pas seulement de nombreuses opportunités de carrière, il vous permet également d’appliquer les nouvelles compétences dans votre travail actuel et de prouver à la direction que vous êtes efficace et compétent. Soyez assuré que vous entrez dans l’avenir de l’analytique bien plus tôt pour saisir les merveilleuses opportunités qui découlent de ce besoin majeur du monde des affaires.
Ce cours “Data science avec R” n’est pas limité à un domaine spécifique.
- Les jeunes diplômés ou les étudiants de toute discipline peuvent choisir ce cours pour obtenir de meilleures opportunités d’emploi dans ce domaine très exigeant de l’analyse des données.
- Les professionnels en activité qui souhaitent changer de domaine pour s’orienter vers l’analyse de données peuvent également opter pour cette formation.
- Hautement recommandé pour ceux qui aspirent à des emplois qui tournent principalement autour de l’analyse de données et pour ceux qui ont un vif intérêt ou une connaissance de base des statistiques et des mathématiques.
Programme d'études
Les sujets suivants sont couverts dans “Machine Learning” (apprentissage automatique)
Fondation :
Apprentissage automatique Introduction : Apprentissage supervisé et non supervisé
- Théorie de la régression linéaire
- Programmation de la régression linéaire avec R
- Travailler sur une étude de cas
Régression linéaire multiple
- Théorie de la régression linéaire multiple
- Régression linéaire multiple avec R
- Travailler sur une étude de cas
Arbre de décision :
- Théorie de l’arbre de décision
- Arbre de décision avec R
- Travailler sur une étude de cas
Naive Bayes :
- Théorie des classificateurs de Naïve Bayes
- Classificateurs de Bayes naïves avec R
- Travailler sur une étude de cas
Machines à vecteurs de support :
- Théorie des machines à vecteurs de support
- Machines à vecteurs de support avec R
- Améliorer les performances avec les Kernals
- Travailler sur une étude de cas
Règle d’association :
- Théorie des règles d’association
- Travailler sur des études de cas
Expert :
Réseau neuronal :
- Réseau neuronal artificiel
- Poids des connexions dans un réseau neuronal
- Génération d’un réseau de neurones avec R
- Amélioration de la précision d’un réseau neuronal à l’aide de couches cachées
- Travailler sur un cas
Forêt aléatoire :
- Théorie de la forêt aléatoire
- Forêt aléatoire avec R
- Améliorer les performances de
- Random Forest
- Travailler sur une étude de cas
Moteur de recommandation :
- Théorie des moteurs de recommandation
- Travailler sur une étude de cas avec R
Réduction des dimensions :
- Théorie du moteur de recommandation
- Travailler sur des études de cas
- Algorithmes populaires d’apprentissage automatique
- Regroupement, classification et régression
- Apprentissage supervisé ou non supervisé
- Choix de l’apprentissage automatique
- Régression linéaire simple et multiple
- KNN etc…
- Théorie de la régression linéaire
- Mise en pratique avec des cas d’utilisation
- Naïve Bayes pour la classification des textes
- Marquage des nouveaux articles
- Regroupement par K-means
- Ajustement avec les hyperparamètres
- Algorithmes ML populaires
- Regroupement, classification et régression
- Supervisé ou non supervisé
- Choix de l’algorithme ML
- Théorie des ensembles
- Ajustement de la forêt aléatoire
- Régression linéaire simple et multiple
- KNN
- Traitement de texte avec la vectorisation
- Analyse de sentiments avec TextBlob
- Analyse des sentiments sur Twitter.
- Réseau ANN de base pour la régression et la classification
- Aperçu de Tensorflow et introduction à Deep Learning
