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Scientifique en apprentissage automatique en R

Maîtrisez les compétences essentielles pour décrocher un emploi en tant que scientifique spécialisé dans l'apprentissage automatique ! Vous augmenterez vos compétences en programmation R grâce à la boîte à outils permettant d'effectuer un apprentissage supervisé et non supervisé. Vous apprendrez à traiter les données pour la modélisation, à entraîner vos modèles, à visualiser vos modèles et à évaluer leurs performances, ainsi qu'à ajuster leurs paramètres pour de meilleures performances. Au passage, vous aurez une introduction aux statistiques bayésiennes, au traitement du langage naturel et à Spark.

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1
Supervised Learning in R: Classification

In this course you will learn the basics of machine learning for classification.

4 hours

Brett Lantz Tir à la tête

Brett Lantz

Senior Data Scientist at Sony PlayStation

2
Supervised Learning in R: Regression

In this course you will learn how to predict future events using linear regression, generalized additive models, random forests, and xgboost.

4 hours

Nina Zumel Tir à la tête

Nina Zumel

Co-founder, Principal Consultant at Win-Vector, LLC

3
Feature Engineering in R

Learn the principles of feature engineering for machine learning models and how to implement them using the R tidymodels framework.

4 hours

Jorge Zazueta Tir à la tête

Jorge Zazueta

Research Professor

4
Unsupervised Learning in R

This course provides an intro to clustering and dimensionality reduction in R from a machine learning perspective.

4 hours

Hank Roark Tir à la tête

Hank Roark

Senior Data Scientist, Boeing

5
Machine Learning in the Tidyverse

Leverage tidyr and purrr packages in the tidyverse to generate, explore, and evaluate machine learning models.

5 hours

Dmitriy Gorenshteyn Tir à la tête

Dmitriy Gorenshteyn

Lead Data Scientist at Memorial Sloan Kettering Cancer Center

6
Intermediate Regression in R

Learn to perform linear and logistic regression with multiple explanatory variables.

4 hours

Richie Cotton Tir à la tête

Richie Cotton

Data Evangelist at DataCamp

7
Cluster Analysis in R

Develop a strong intuition for how hierarchical and k-means clustering work and learn how to apply them to extract insights from your data.

4 hours

Dmitriy Gorenshteyn Tir à la tête

Dmitriy Gorenshteyn

Lead Data Scientist at Memorial Sloan Kettering Cancer Center

8
Machine Learning with caret in R

This course teaches the big ideas in machine learning like how to build and evaluate predictive models.

4 hours

Zachary Deane-Mayer Tir à la tête

Zachary Deane-Mayer

VP, Data Science at DataRobot

9
Modeling with tidymodels in R

Learn to streamline your machine learning workflows with tidymodels.

4 hours

David Svancer Tir à la tête

David Svancer

Data Scientist

10
Machine Learning with Tree-Based Models in R

Learn how to use tree-based models and ensembles to make classification and regression predictions with tidymodels.

4 hours

Sandro Raabe Tir à la tête

Sandro Raabe

Data Scientist

11
Machine Learning Fundamentals in R
12
Dimensionality Reduction in R

Learn dimensionality reduction techniques in R and master feature selection and extraction for your own data and models.

4 hours

Matt Pickard Tir à la tête

Matt Pickard

Owner, Pickard Predictives, LLC

13
Support Vector Machines in R

This course will introduce the support vector machine (SVM) using an intuitive, visual approach.

4 hours

Kailash Awati Tir à la tête

Kailash Awati

Senior Lecturer at University of Technology Sydney.

14
Fundamentals of Bayesian Data Analysis in R

Learn what Bayesian data analysis is, how it works, and why it is a useful tool to have in your data science toolbox.

4 hours

Rasmus Bååth Tir à la tête

Rasmus Bååth

Data Science Lead at castle.io

15
Hyperparameter Tuning in R

Learn how to tune your model's hyperparameters to get the best predictive results.

4 hours

Shirin Elsinghorst (formerly Glander) Tir à la tête

Shirin Elsinghorst (formerly Glander)

Data Scientist @ codecentric

16
Bayesian Regression Modeling with rstanarm

Learn how to leverage Bayesian estimation methods to make better inferences about linear regression models.

4 hours

Jake Thompson Tir à la tête

Jake Thompson

Psychometrician, ATLAS, University of Kansas

17
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

Francesca Donadoni Tir à la tête

Francesca Donadoni

AI Curriculum Manager at DataCamp

18
Introduction to Spark with sparklyr in R

Learn how to run big data analysis using Spark and the sparklyr package in R, and explore Spark MLIb in just 4 hours.

4 hours

Richie Cotton Tir à la tête

Richie Cotton

Data Evangelist at DataCamp

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  • Brett Lantz Tir à la tête
    Brett LantzSenior Data Scientist at Sony PlayStationVoir Brett LantzPortefeuille de
  • Nina Zumel Tir à la tête
    Nina ZumelCo-founder, Principal Consultant at Win-Vector, LLCVoir Nina ZumelPortefeuille de
  • John Mount Tir à la tête
    John MountCo-founder, Principal Consultant at Win-Vector, LLCVoir John MountPortefeuille de
  • Jorge Zazueta Tir à la tête
    Jorge ZazuetaResearch ProfessorVoir Jorge ZazuetaPortefeuille de

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