London School of Economics and Political Science (LSE) Online
Apprentissage automatique: cours de certificat en ligne sur les applications pratiques
Holborn, Royaume-Uni
Certificat
DURÉE
8 semaines
LANGUES
Anglais
RYTHME
À temps partiel
DATE LIMITE D'INSCRIPTION
DATE DE DÉBUT AU PLUS TÔT
FRAIS DE SCOLARITÉ
USD 2 345
FORMAT D'ÉTUDE
Apprentissage à distance
Améliorez vos compétences en matière de données et développez une compréhension technique des applications métier de l'apprentissage automatique.
Combinant les domaines de la statistique, de l'optimisation, de l'exploration de données et de l'informatique, l'apprentissage automatique est adopté dans toutes les industries en raison de sa capacité à résoudre des problèmes en présence d'ensembles de données volumineux. Parmi les succès récents de l'apprentissage automatique, on peut citer son application à des tâches commerciales telles que les moteurs de recherche, les systèmes de recommandation (par exemple Netflix et Amazon) et le marketing. Les méthodes d'apprentissage automatique sont également de plus en plus utilisées dans les institutions financières pour le trading algorithmique, la prédiction du comportement des clients, la conformité et le risque.
Ce cours technique en ligne de huit semaines de la London School of Economics and Political Science (LSE) couvre un large éventail de méthodes d'apprentissage automatique, en suivant une approche pratique de l'apprentissage automatique dans l'analyse commerciale moderne. Tout au long du cours, vous serez confronté à des problèmes du monde réel en appliquant des modèles d'apprentissage automatique à des ensembles de données en R, en interprétant les prédictions et en évaluant ces prédictions pour éclairer les décisions commerciales.
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Ce cours est présenté entièrement en ligne, en collaboration avec le leader de l'enseignement en ligne GetSmarter. Consultez le site Machine Learning : Practical Applications pour connaître les prochaines dates de cours, le prix du cours, et plus encore.
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Ce cours est-il fait pour vous ?
Cette formation certifiante en ligne est conçue pour les professionnels qui souhaitent améliorer l'analyse des données d'une organisation grâce à l'intégration de techniques d'apprentissage automatique. Les cadres moyens et supérieurs, les spécialistes des données, les consultants, les analystes, les informaticiens et les professionnels qui s'intéressent aux applications pratiques de l'apprentissage automatique tireront profit de l'exploration approfondie des principes et des méthodes de base. Si vous souhaitez vous perfectionner, passer à un poste de scientifique de données ou améliorer votre compréhension des applications commerciales de la science des données dans n'importe quel secteur ou domaine d'activité, ce cours vous aidera à développer et à valider vos compétences et vos connaissances pratiques en matière d'apprentissage automatique.
Vous repartirez avec :
- Une compréhension approfondie de diverses techniques d'apprentissage automatique, y compris la régression, l'apprentissage d'ensemble et les méthodes basées sur les arbres, entre autres.
- La capacité de coder en R et d'appliquer des techniques d'apprentissage automatique à divers types de données.
- Exposition aux dernières frontières de l'apprentissage automatique, telles que les réseaux de neurones et comment ceux-ci peuvent être appliqués en entreprise.
- Un certificat de compétence de la LSE, une université de sciences sociales de renommée mondiale.
Pendant la durée de ce cours de certificat en ligne, vous vous frayerez un chemin à travers les modules suivants:
- Module 1 : Apprendre à partir des données
Découvrez l'utilisation et le traitement appropriés des données pour optimiser les applications d'apprentissage automatique. - Module 2 : Principes de l'apprentissage automatique
Comprendre les principes fondamentaux de l’apprentissage automatique et le flux du pipeline d’apprentissage automatique. - Module 3 : Régression
Explorez la régression comme technique d’apprentissage automatique supervisé pour prédire une variable continue (réponse ou cible) à partir d’un ensemble d’autres variables (caractéristiques ou prédicteurs). - Module 4 : Méthodes de sélection et de réduction des variables
Découvrez comment les méthodes de sélection et de réduction de variables sont utilisées pour améliorer l'efficacité d'un modèle de régression lorsqu'il est appliqué à des ensembles de données complexes. - Module 5 : Classification
Explorez la classification comme technique d’apprentissage automatique supervisé pour prédire des variables de réponse binaires (ou discrètes) à partir d’un ensemble de fonctionnalités. - Module 6 : Méthodes basées sur les arbres et apprentissage d'ensemble
Découvrez comment les méthodes basées sur les arbres et les méthodes d’apprentissage d’ensemble sont appliquées pour améliorer la précision d’une prédiction. - Module 7 : Introduction aux réseaux de neurones
Comprendre ce que sont les réseaux neuronaux, leurs applications les plus réussies et comment ils peuvent être utilisés dans un contexte commercial. - Module 8 : Apprentissage non supervisé
Explorez le processus des techniques d’apprentissage automatique non supervisées de clustering et de réduction de dimension comme moyen d’apprentissage à partir de données non étiquetées.
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Aurai-je le temps?
Le modèle d'apprentissage de GetSmarter est conçu pour vous aider, en tant que professionnel, à améliorer vos compétences sans compromettre les responsabilités professionnelles et familiales. Le cours est divisé en modules hebdomadaires et gérables, avec des délais incrémentiels, conçus pour vous aider à vous rythmer pendant la durée du cours et vous donner la flexibilité de travailler quand cela vous convient le mieux. Vous avez également accès à votre Success Manager, qui vous aidera à définir des objectifs, à suivre les étapes clés, à gérer votre temps et à répondre à toutes vos demandes administratives.
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En améliorant vos compétences et votre connaissance du secteur, vous aurez une influence sur le succès de votre organisation. Pourquoi ne demanderiez-vous pas à votre patron de vous aider à financer vos études si celles-ci ont un impact sur la façon dont vous travaillez ?
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