Data Science Practice Projects

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Apprenez la science des données grâce à ce parcours d'apprentissage complet conçu pour les débutants. Ces cours de science des données offrent une feuille de route structurée pour explorer l'analyse et l'interprétation des données. Maîtrisez les concepts et outils essentiels grâce à des leçons pratiques (non vidéo) et des exercices concrets dans un environnement interactif, renforçant ainsi vos compétences en analyse statistique, en apprentissage automatique et en visualisation de données.

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Projets

Explorez 38 projets Data Science adaptés aux débutants et appliquez les notions clés dans de petits programmes complets. Chaque projet s'ouvre dans LabEx avec un environnement prêt à l'emploi, afin que vous puissiez vous concentrer sur la réalisation.

Index	Projet	Difficulté	Pratique
01	100 Exercices Pandas	Débutant	Commencer le projet
02	Pandas pour débutants	Débutant	Commencer le projet
03	Apprentissage supervisé : Régression	Débutant	Commencer le projet
04	NumPy pour débutants	Débutant	Commencer le projet
05	100 Exercices NumPy	Débutant	Commencer le projet
06	Scikit-learn pour débutants	Débutant	Commencer le projet
07	Matplotlib pour débutants	Débutant	Commencer le projet
08	Défis pratiques avec Pandas	Débutant	Commencer le projet
09	Défis pratiques pour NumPy	Débutant	Commencer le projet
10	Démarrage rapide avec TensorFlow	Débutant	Commencer le projet
11	Apprentissage supervisé : Classification	Débutant	Commencer le projet
12	Fondements de l'apprentissage profond	Débutant	Commencer le projet
13	Apprentissage non supervisé : Classification	Débutant	Commencer le projet
14	Démarrage rapide avec Hadoop	Débutant	Commencer le projet
15	Simulation gravitationnelle de la Terre et du 'Super Jupiter'	Débutant	Commencer le projet
16	Les bases de la visualisation de données avec Seaborn	Débutant	Commencer le projet
17	Prédiction du risque des titulaires de cartes de crédit	Débutant	Commencer le projet
18	Classification des iris à l'aide de SVM	Débutant	Commencer le projet
19	Défis pratiques pour Sklearn	Débutant	Commencer le projet
20	Nettoyage et purification de données avec Python	Débutant	Commencer le projet
21	Déploiement de MobileNet avec TensorFlow.js et Flask	Débutant	Commencer le projet
22	Laboratoires pratiques Hadoop	Débutant	Commencer le projet
23	Implémentation de la régression polynomiale	Débutant	Commencer le projet
24	Classifieur simple de reconnaissance de caractères manuscrits	Débutant	Commencer le projet
25	Arrêt Précoce pour l'Apprentissage Machine	Débutant	Commencer le projet
26	Ajustement et tracé de la régression linéaire	Débutant	Commencer le projet
27	Optimisation de la descente de gradient pour l'optimisation globale	Débutant	Commencer le projet
28	Moindres carrés ordinaires en Python	Débutant	Commencer le projet
29	Encodage des étiquettes en vecteurs one-hot	Débutant	Commencer le projet
30	Implémentation de la métrique de distance de Minkowski	Débutant	Commencer le projet
31	Implémentation de la matrice de confusion pour la classification	Débutant	Commencer le projet
32	Défis pratiques Hadoop	Débutant	Commencer le projet
33	Découpage en deux parties	Débutant	Commencer le projet
34	Estimation du modèle de régression non linéaire	Débutant	Commencer le projet
35	Implémentation de l'algorithme de régression des K plus proches voisins	Débutant	Commencer le projet
36	Génération de lots équilibrés pour des ensembles de données déséquilibrés	Débutant	Commencer le projet
37	Diviser un ensemble de données en mini-lots	Débutant	Commencer le projet
38	Écoute approfondie conduit à la compréhension	Débutant	Commencer le projet

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