Foundations of Data Science

Dartmouth College via edX

Aperçu

Explorez le monde fascinant de la Data Science avec le cours complet "Fondements de la Data Science", proposé par le Dartmouth College sur edX. Ce cours explore la relation complexe entre la Data Science, l'intelligence artificielle (IA) et ses composantes cruciales, y compris l'apprentissage statistique (AS), l'apprentissage automatique (AA), et les algorithmes d'apprentissage profond (AP), qui sont essentiels pour stimuler l'innovation organisationnelle et la création de valeur. Faisant écho à la perspective du Dr. Jim Gray, ce cursus souligne la Data Science comme le quatrième paradigme, essentiel pour formuler des solutions inventives aux défis organisationnels.

Commencez par les fondamentaux, le cours introduit des concepts de base en probabilité, y compris les probabilités conjointes et conditionnelles, jetant les bases de leur application dans des algorithmes d'AA pour l'Analyse du Panier de Marchandises et les Systèmes de Recommandation. Le parcours continue à travers les variables aléatoires, les distributions de probabilité discrètes et continues, l'échantillonnage, l'estimation et le principe du théorème central limite, établissant une solide fondation dans l'analyse statistique.

Le programme met l'accent sur le processus critique de sélection des caractéristiques dans la construction de modèles d'AA pour éviter le surajustement et le sous-ajustement, expliquant l'utilisation des tests d'hypothèse dans des modèles comme la régression et la régression logistique à cette fin. Il explore en outre divers tests d'hypothèse et leur application dans la sélection des caractéristiques.

De plus, le cours couvre l'étape quintessentielle de l'optimisation dans le développement des modèles d'AA, soulignant des techniques et algorithmes pivots tels que la Descente de Gradient cruciaux pour améliorer les modèles d'IA et d'AA. Une plongée profonde dans les essentiels de l'algèbre linéaire est fournie, discutant de la représentation matricielle et des opérations, y compris l'inversion et la multiplication de matrices, car elles forment l'épine dorsale du développement de modèles d'IA et d'AA.

Conçu tant pour les étudiants que pour les praticiens désireux d'élargir leur compréhension des concepts fondamentaux de la Data Science, ce cours ouvre la voie à une carrière prospère dans l'Analyse de Données. Il navigue à travers les catégories diverses de l'Apprentissage Automatique, de l'Apprentissage Profond, de la Data Science et des Cours sur les Systèmes de Recommandation, assurant une expérience éducative bien arrondie.