Thèmes d’un corpus
Extraire les thèmes principaux d’un corpus d’articles avec un modèle de sujets.
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Data et IA · 42Débutant
Data miner
Analyste qui extrait des motifs de grands volumes de textes et de données.
Python, fouille de textes et de motifs, clustering, détection d'anomalies et science des données appliquée.
410heures de cours
41semaines à 10 h
4étapes
19cours
3universités
Compétences visées
Data VisualizationModel EvaluationData CleansingData PresentationPython ProgrammingData AnalysisText MiningNatural Language ProcessingData MiningPlot (Graphics)Supervised LearningData Preprocessing
Intitulés de compétences repris de Coursera.
Métiers visés
- Data miner
- Analyste texte et données
- Data scientist
Progression
- 1University of MichiganDébutantPython, SQL, SQLite
Prérequis annoncés : No prerequisites; designed as an on-ramp to programming
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Cours Niveau Durée Note (avis) Programming for Everybody (Getting Started with Python) Débutant 17 h 4,8 (233 775) Python Data Structures Débutant 20 h 4,9 (97 365) Using Python to Access Web Data Débutant 19 h 4,8 (44 591) Using Databases with Python Débutant 14 h 4,8 (21 659) Capstone: Retrieving, Processing, and Visualizing Data with Python Débutant 9 h 4,7 (14 483) - 2University of Illinois Urbana-ChampaignIntermédiaireTableau
Prérequis annoncés : Comfort with programming; basic probability and statistics
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Cours Niveau Durée Note (avis) Data Visualization — 16 h 4,5 (1 410) Text Retrieval and Search Engines — 31 h 4,5 (967) Text Mining and Analytics — 33 h 4,5 (741) Pattern Discovery in Data Mining — 17 h 4,3 (327) Cluster Analysis in Data Mining — 17 h 4,5 (411) Data Mining Project — 15 h 4,5 (51) - 3University of Colorado BoulderIntermédiairePython
Prérequis annoncés : Some data experience, Python, data structures and algorithms, basic probability
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Cours Niveau Durée Note (avis) Data Mining Pipeline Intermédiaire 22 h 3,9 (123) Data Mining Methods Intermédiaire 24 h 4,3 (76) Data Mining Project Intermédiaire 19 h 4,4 (33) - 4University of MichiganIntermédiairePython, pandas, Matplotlib, scikit-learn, NLTK, NetworkX
Prérequis annoncés : Basic Python or programming background
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Cours Niveau Durée Note (avis) Introduction to Data Science in Python Intermédiaire 30 h 4,5 (27 302) Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python Intermédiaire 24 h 4,5 (6 290) Applied Machine Learning in Python Intermédiaire 32 h 4,6 (8 814) Applied Text Mining in Python Intermédiaire 25 h 4,2 (3 827) Applied Social Network Analysis in Python Intermédiaire 26 h 4,6 (2 730)
Avec Coursera Plus
Ce parcours représente 410 heures, soit environ 9 mois à 10 heures par semaine. L’abonnement Coursera Plus donne accès à la plupart de ses cours pendant cette période.
Projets à réaliser
Règles d’association
Trouver les produits souvent achetés ensemble dans un jeu de tickets de caisse public.
Détection de fraude
Repérer les transactions anormales d’un jeu de données bancaires anonymisé.
Manuels gratuits
Python for EverybodyCharles R. SeveranceGratuit, CC BY 4.0
Python for Data Analysis, 3rd ed.Wes McKinneyAccès libre en ligne
An Introduction to Statistical Learning (Python)G. James, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani, J. TaylorPDF gratuit