| Nom de fichier: | Udemy – Langage de programmation R pour les data scientists (Data Science) TM |
| Source du contenu: | https://www.udemy.com/course/r-programming-langage-for-data-scientists-data-science-tm/ |
| Taille du fichier: | 2,2 Go |
| Éditeur: | udemie |
| Mis à jour et publié: | 03 septembre 2024 |
1. Langage de programmation R pour les data scientists (Data Science)
Aperçu:-
Ce cours présente le langage de programmation R spécialement conçu pour les applications Data Science. Il couvre les principes fondamentaux de R et son application dans l’analyse des données, la visualisation et l’apprentissage automatique.
Résultats d’apprentissage: –
Maîtrisez les bases de la programmation R.
Appliquez R à la manipulation, à la visualisation et à la modélisation des données.
2. Session de science des données 1
Aperçu:-
La première session présente les concepts de base de la science des données, notamment la collecte, le prétraitement et l’exploration de données.
Résultats d’apprentissage: –
Comprendre les concepts fondamentaux de la science des données.
Apprenez à collecter et préparer des données pour l’analyse.
3. Session 2 sur la science des données
Aperçu:-
Cette session approfondit les techniques d’analyse des données et présente les bases de la modélisation statistique.
Résultats d’apprentissage: –
Explorez les techniques avancées d’analyse des données.
Commencez à travailler avec des modèles statistiques en science des données.
4. Aperçu du processus de science des données
Aperçu:-
Fournit un aperçu complet du processus Data Science, de la collecte de données au déploiement du modèle.
Résultats d’apprentissage: –
Obtenez une compréhension globale du flux de travail de la science des données.
Découvrez chaque étape du processus de science des données.
5. Scientifique des données
Aperçu:-
Se concentre sur le rôle d’un Data Scientist, couvrant les compétences, les outils et les méthodologies clés utilisés sur le terrain.
Résultats d’apprentissage: –
Comprendre les responsabilités et les compétences d’un Data Scientist.
Familiarisez-vous avec les outils et techniques essentiels.
6. Data Scientist AIML de bout en bout
Aperçu:-
Explorez le processus de bout en bout d’application de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique dans les projets de science des données.
Résultats d’apprentissage: –
Découvrez comment intégrer les techniques d’IA et de ML dans les flux de travail Data Science.
Terminez un projet AIML de bout en bout.
7. Aperçu du processus de science des données
Aperçu:-
Un autre aperçu s’est concentré sur le renforcement de la compréhension du processus de science des données.
Résultats d’apprentissage: –
Renforcez votre compréhension du cycle de vie de la science des données.
Passez en revue les concepts et les étapes clés du processus.
8. Aperçu du processus de science des données AIML de bout en bout
Aperçu:-
Cette session fournit une présentation détaillée de l’ensemble du processus de science des données en mettant l’accent sur l’intégration AIML.
Résultats d’apprentissage: –
Maîtrisez le processus Data Science de bout en bout.
Appliquez les techniques AIML à des problèmes réels de science des données.
9. Introduction à R pour la science des données
Aperçu:-
Présente la programmation R en mettant l’accent sur son application en science des données, y compris la manipulation et la visualisation des données.
Résultats d’apprentissage: –
Démarrez avec la programmation R pour la science des données.
Apprenez à utiliser R pour les tâches d’analyse de données de base.
10. Bases de la programmation R AIML de bout en bout
Aperçu:-
Couvre la syntaxe et les structures de base de R, en mettant l’accent sur leur application dans des contextes AIML.
Résultats d’apprentissage: –
Apprenez les bases de la programmation R.
Appliquez R dans les tâches et projets AIML de base.
11. Programmation R, partie 2
Aperçu:-
Cette section s’appuie sur les bases et présente des techniques de programmation R plus avancées, notamment la gestion des données et la modélisation.
Résultats d’apprentissage:
Développer des compétences avancées en programmation R.
Implémentez des tâches complexes de traitement et de modélisation de données à l’aide de R.
