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Scientifique en apprentissage automatique en Python

Maîtrisez les compétences essentielles en Python pour décrocher un emploi en tant que scientifique spécialisé dans l'apprentissage automatique ! Cette formation vous permettra d'acquérir une introduction complète à l'apprentissage automatique en Python. Vous augmenterez vos compétences en programmation Python avec les outils nécessaires pour effectuer un apprentissage supervisé, non supervisé et profond. Vous apprendrez à traiter les données pour en extraire les caractéristiques, à entraîner vos modèles, à évaluer les performances et à ajuster les paramètres pour améliorer les performances. Cette piste couvre également des sujets tels que les modèles d'apprentissage automatique basés sur les arbres, l'analyse des clusters, le prétraitement pour l'apprentissage automatique, et plus encore. Lorsque vous aurez terminé, vous aurez la confiance nécessaire pour utiliser Python pour l'apprentissage automatique, en travaillant avec des ensembles de données réels, des classificateurs linéaires, le renforcement du gradient, et plus encore. Ce faisant, vous vous familiariserez avec le traitement du langage naturel, le traitement des images et les logiciels d'apprentissage automatique Python les plus populaires, tels que scikit-learn, Spark et Keras.

PythonClock85 heuresLearn21 coursApply3 projetsTrophyDéclaration de réalisation

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1
Supervised Learning with scikit-learn

Grow your machine learning skills with scikit-learn in Python. Use real-world datasets in this interactive course and learn how to make powerful predictions!

4 hours

George Boorman Tir à la tête

George Boorman

Curriculum Manager, DataCamp

2
Predictive Modeling for Agriculture

Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.

2 hours

3
Apprentissage non supervisé en Python

Apprenez à regrouper, transformer, visualiser et extraire des informations à partir d'ensembles de données non marquées en utilisant scikit-learn et scipy.

4 hours

Benjamin Wilson Tir à la tête

Benjamin Wilson

Director of Research at lateral.io

4
Clustering Antarctic Penguin Species

Arctic Penguin Exploration: Unraveling Clusters in the Icy Domain with K-means Clustering

2 hours

Amir Parizi Tir à la tête

Amir Parizi

Data Scientist at Staples US Retail

5
Linear Classifiers in Python

In this course you will learn the details of linear classifiers like logistic regression and SVM.

4 hours

Mike Gelbart Tir à la tête

Mike Gelbart

Instructor, the University of British Columbia

6
Machine Learning with Tree-Based Models in Python

In this course, you'll learn how to use tree-based models and ensembles for regression and classification using scikit-learn.

5 hours

Elie Kawerk Tir à la tête

Elie Kawerk

Senior Data Scientist

7
Predicting Movie Rental Durations

Build a regression model for a DVD rental firm to predict rental duration. Evaluate models to recommend the best one.

2 hours

Rohan Chatterjee Tir à la tête

Rohan Chatterjee

Risk Modeler

8
Extreme Gradient Boosting with XGBoost

Learn the fundamentals of gradient boosting and build state-of-the-art machine learning models using XGBoost to solve classification and regression problems.

4 hours

Sergey Fogelson Tir à la tête

Sergey Fogelson

Head of Data Science, TelevisaUnivision

9
Cluster Analysis in Python

In this course, you will be introduced to unsupervised learning through techniques such as hierarchical and k-means clustering using the SciPy library.

4 hours

Shaumik Daityari Tir à la tête

Shaumik Daityari

Business Analyst at American Express

10
Dimensionality Reduction in Python

Understand the concept of reducing dimensionality in your data, and master the techniques to do so in Python.

4 hours

Jeroen Boeye Tir à la tête

Jeroen Boeye

Machine Learning Engineer @ Faktion

11
Preprocessing for Machine Learning in Python

Learn how to clean and prepare your data for machine learning!

4 hours

James Chapman Tir à la tête

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

12
Machine Learning for Time Series Data in Python

This course focuses on feature engineering and machine learning for time series data.

4 hours

Chris Holdgraf Tir à la tête

Chris Holdgraf

Fellow at the Berkeley Institute for Data Science

13
Feature Engineering for Machine Learning in Python

Create new features to improve the performance of your Machine Learning models.

4 hours

Robert O'Callaghan Tir à la tête

Robert O'Callaghan

Director of Data Science, Ordergroove

14
Model Validation in Python

Learn the basics of model validation, validation techniques, and begin creating validated and high performing models.

4 hours

Kasey Jones Tir à la tête

Kasey Jones

Research Data Scientist

15
Hyperparameter Tuning in Python

Learn techniques for automated hyperparameter tuning in Python, including Grid, Random, and Informed Search.

4 hours

Alex Scriven Tir à la tête

Alex Scriven

Senior Data Scientist @ Atlassian

16
Machine Learning Fundamentals in Python
17
Introduction au traitement du langage naturel en Python

4 hours

Katharine Jarmul Tir à la tête

Katharine Jarmul

Founder, kjamistan

18
Natural Language Processing with spaCy

Master the core operations of spaCy and train models for natural language processing. Extract information from unstructured data and match patterns.

4 hours

Azadeh Mobasher Tir à la tête

Azadeh Mobasher

Principal Data Scientist

19
Feature Engineering for NLP in Python

Learn techniques to extract useful information from text and process them into a format suitable for machine learning.

4 hours

Rounak Banik Tir à la tête

Rounak Banik

Data Scientist at Fractal Analytics

20
Introduction à l'apprentissage profond avec PyTorch

Apprenez à construire votre premier réseau neuronal, à ajuster les hyperparamètres et à résoudre les problèmes de classification et de régression avec PyTorch.

4 hours

Maham Khan Tir à la tête

Maham Khan

Senior Data Scientist, YouView TV

21
Intermediate Deep Learning with PyTorch

Learn about fundamental deep learning architectures such as CNNs, RNNs, LSTMs, and GRUs for modeling image and sequential data.

4 hours

Michał Oleszak Tir à la tête

Michał Oleszak

Machine Learning Engineer

22
Image Processing in Python

Learn to process, transform, and manipulate images at your will.

4 hours

Rebeca Gonzalez Tir à la tête

Rebeca Gonzalez

Data Scientist, Hiberus Tecnologia

23
Introduction à PySpark

Apprenez à mettre en œuvre la gestion des données distribuées et l'apprentissage automatique dans Spark à l'aide du package PySpark.

4 hours

Lore Dirick Tir à la tête

Lore Dirick

Director of Data Science Education at Flatiron School

24
Machine Learning with PySpark

Learn how to make predictions from data with Apache Spark, using decision trees, logistic regression, linear regression, ensembles, and pipelines.

4 hours

Andrew Collier Tir à la tête

Andrew Collier

Data Scientist @ Exegetic Analytics

25
Winning a Kaggle Competition in Python

Learn how to approach and win competitions on Kaggle.

4 hours

Yauhen Babakhin Tir à la tête

Yauhen Babakhin

Kaggle Grandmaster

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  • George Boorman Tir à la tête
    George BoormanCurriculum Manager, DataCampVoir George BoormanPortefeuille de
  • Mohammed Abufouda Tir à la tête
    Mohammed AbufoudaVoir Mohammed AbufoudaPortefeuille de
  • Benjamin Wilson Tir à la tête
    Benjamin WilsonDirector of Research at lateral.ioVoir Benjamin WilsonPortefeuille de
  • Amir Parizi Tir à la tête
    Amir PariziData Scientist at Staples US RetailVoir Amir PariziPortefeuille de

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