Ce cours propose le service Coursera Coach !
Une façon plus intelligente d’apprendre grâce à des conversations interactives en temps réel qui vous aident à tester vos connaissances, à remettre en question vos hypothèses et à approfondir votre compréhension au fur et à mesure que vous avancez dans le cours. Dans ce cours complet sur la science des données avec Python, vous maîtriserez des bibliothèques essentielles telles que NumPy, Pandas, Matplotlib et PyTorch afin de résoudre des défis concrets en science des données. En commençant par NumPy, vous apprendrez à travailler avec des tableaux, à effectuer des opérations d’algèbre linéaire et à manipuler de grands ensembles de données. Vous explorerez ensuite Pandas pour filtrer, analyser et visualiser efficacement les données, puis Matplotlib pour créer des graphiques et des visualisations informatifs qui révèlent des tendances dans les données. Au fur et à mesure de votre progression, vous vous plongerez dans les techniques avancées de traitement d’images avec Matplotlib, créerez des graphiques interactifs à l’aide de Plotly et acquerrez une expérience pratique des principes fondamentaux de PyTorch. La formation vous guidera à travers des concepts essentiels tels que les tenseurs, l’accélération GPU, la diffusion et l’entraînement de modèles, vous offrant ainsi une base solide pour les tâches d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond. Conçu pour les personnes désireuses de développer leurs compétences en science des données, ce cours est idéal pour les débutants et les apprenants de niveau intermédiaire. Grâce à des exercices pratiques, des applications concrètes et des leçons interactives, vous serez prêt à mener à bien n’importe quel projet de science des données. À l’issue de ce cours, vous serez prêt à approfondir vos compétences dans le domaine de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle. À la fin de la formation, vous serez capable de manipuler des données avec NumPy et Pandas, de les visualiser à l’aide de Matplotlib et Plotly, de traiter des images et de mettre en œuvre des modèles d’apprentissage automatique à l’aide de PyTorch.
