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Scientifique en apprentissage automatique en Python
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Description du cursus
Scientifique en apprentissage automatique en Python
Maîtriser les compétences essentielles en Python pour l'apprentissage automatique.
Commencez votre parcours pour devenir un scientifique de l'apprentissage automatique avec ce cursus Python complet. Acquérir une expérience pratique des techniques d'apprentissage supervisé, non supervisé et profond en travaillant avec des ensembles de données du monde réel. À la fin de ce cursus, vous aurez la confiance et les compétences nécessaires pour vous attaquer à des problèmes complexes d'apprentissage automatique et construire de puissants modèles prédictifs.Des bases de Python à l'apprentissage automatique avancé
Que vous soyez novice en Python ou programmeur expérimenté, ce cursus vous couvre. Vous commencerez par apprendre les bases de la programmation Python et progresserez rapidement vers des concepts avancés d'apprentissage automatique. Le programme d'études soigneusement sélectionné comprend- Apprentissage supervisé avec scikit-learn
- Techniques d'apprentissage non supervisé telles que le regroupement et la réduction de la dimensionnalité
- Classificateurs linéaires et modèles arborescents
- Renforcement du gradient avec XGBoost
- Ingénierie des caractéristiques et prétraitement pour l'apprentissage automatique
- Analyse des séries temporelles et prévisions
- Traitement du langage naturel avec spaCy
- Apprentissage profond avec PyTorch
- Apprentissage automatique distribué avec PySpark
Apprentissage pratique avec des projets du monde réel
Appliquez vos compétences à des projets pratiques qui reflètent les défis auxquels sont confrontés les scientifiques de l'apprentissage automatique dans l'industrie. Vous travaillerez avec divers ensembles de données, allant du comportement des clients aux données d'image et de texte, pour résoudre des problèmes concrets. Grâce à la modélisation prédictive pour l'agriculture, au regroupement des espèces de pingouins de l'Antarctique et à la prévision des durées de location des films, vous acquerrez une expérience pratique en vous attaquant à des tâches complexes d'apprentissage automatique. En outre, vous explorerez des stratégies pour exceller dans les compétitions Kaggle, en affinant votre capacité à développer des modèles performants. Ces projets vous aideront à constituer un portfolio convaincant pour présenter votre expertise en apprentissage automatique à des employeurs potentiels.Préparez-vous à l'emploi grâce à des compétences recherchées
L'apprentissage automatique est l'une des compétences les plus recherchées sur le marché du travail actuel. En complétant ce cursus, vous serez bien préparé pour :- Postulez pour des postes de scientifiques en apprentissage automatique dans tous les secteurs d'activité.
- Collaborer avec les équipes de science des données pour résoudre des problèmes complexes.
- Participer aux compétitions Kaggle et aux hackathons
- Poursuivre la spécialisation dans des domaines tels que le NLP, la vision par ordinateur ou le big data.
Pourquoi Python pour l'apprentissage automatique ?
Python est devenu le langage de choix pour l'apprentissage automatique en raison de sa simplicité, de sa polyvalence et de son vaste écosystème de bibliothèques puissantes. Avec des outils comme scikit-learn, PyTorch et PySpark, Python vous permet de mettre en œuvre efficacement des algorithmes d'apprentissage automatique et de les mettre à l'échelle pour traiter de grands ensembles de données. Maîtriser Python pour l'apprentissage automatique vous ouvrira un monde d'opportunités dans ce domaine en pleine expansion.Libérez votre potentiel en tant que scientifique de l'apprentissage automatique
Prêt à faire le premier pas vers une carrière enrichissante dans l'apprentissage automatique ? Inscrivez-vous dès aujourd'hui au cursus Machine Learning Scientist in Python et acquérez les compétences et la confiance nécessaires pour relever les défis de l'apprentissage automatique dans le monde réel. Grâce à l'enseignement d'experts, à des projets pratiques et à une communauté d'apprentissage solidaire, vous serez sur la bonne voie pour devenir un scientifique spécialisé dans l'apprentissage automatique.Conditions préalables
Il n’y a pas de prérequis pour ce parcoursCourse
"Développez vos compétences en apprentissage automatique avec scikit-learn en Python. Faites des prédictions!"
Project
Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.
Course
Apprenez à regrouper, transformer, visualiser et extraire des informations à partir d'ensembles de données non marquées en utilisant scikit-learn et scipy.
Project
Arctic Penguin Exploration: Unraveling Clusters in the Icy Domain with K-means Clustering
Course
In this course you will learn the details of linear classifiers like logistic regression and SVM.
Course
Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser des modèles basés sur des arbres et des ensembles pour la régression et la classification en utilisant scikit-learn.
Project
Build a regression model for a DVD rental firm to predict rental duration. Evaluate models to recommend the best one.
Course
Learn the fundamentals of gradient boosting and build state-of-the-art machine learning models using XGBoost to solve classification and regression problems.
Course
In this course, you will be introduced to unsupervised learning through techniques such as hierarchical and k-means clustering using the SciPy library.
Course
Understand the concept of reducing dimensionality in your data, and master the techniques to do so in Python.
Course
Learn how to clean and prepare your data for machine learning!
Course
This course focuses on feature engineering and machine learning for time series data.
Course
Create new features to improve the performance of your Machine Learning models.
Course
Learn the basics of model validation, validation techniques, and begin creating validated and high performing models.
Course
Learn techniques for automated hyperparameter tuning in Python, including Grid, Random, and Informed Search.
Skill Assessment
Course
Course
Master the core operations of spaCy and train models for natural language processing. Extract information from unstructured data and match patterns.
Course
Learn techniques to extract useful information from text and process them into a format suitable for machine learning.
Course
Apprenez à créer votre premier réseau neuronal, à ajuster les hyperparamètres et à résoudre les problèmes de classification et de régression avec PyTorch.
Course
Learn about fundamental deep learning architectures such as CNNs, RNNs, LSTMs, and GRUs for modeling image and sequential data.
Course
Learn to process, transform, and manipulate images at your will.
Course
Master PySpark to handle big data with ease—learn to process, query, and optimize massive datasets for powerful analytics!
Course
Learn how to make predictions from data with Apache Spark, using decision trees, logistic regression, linear regression, ensembles, and pipelines.
Course
Learn how to approach and win competitions on Kaggle.
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