Projet de science des données appliquées : Étude de cas de l’industrie spatiale commerciale

Ce cours de projet basé sur un texte comble cet écart en vous guidant à travers un défi complet et simulé de l'industrie du début à la fin. Vous incarnez un data scientist analysant des lancements de fusées commerciales. Grâce à des explications écrites, des présentations de code structuré et une analyse étape par étape, vous apprendrez à gérer des ensembles de données désordonnés, à effectuer une analyse exploratoire des données et à construire des modèles d'apprentissage automatique prédictifs pour résoudre des problèmes métier complexes. Ce que vous apprendrez: - Comprendre la méthodologie fondamentale de la science des données, de la définition des questions métier au déploiement d'informations prédictives. - Collectez et nettoyez les données brutes à l'aide d'API modernes, de techniques de web scraping et de bibliothèques robustes de manipulation de données. - Effectuer une analyse exploratoire des données et une modélisation statistique pour découvrir des modèles cachés dans les données de lancement et d'atterrissage. - Construire et optimiser des modèles d'apprentissage automatique pour prédire les atterrissages de fusées réussis à l'aide d'algorithmes de classification. - Appliquez des pratiques modernes telles que les astuces de type et les structures de code modulaires pour vous assurer que vos pipelines de données sont reproductibles et propres. Le cours commence par la terminologie essentielle, les méthodologies de base du projet et les définitions fondamentales avant de vous guider à travers la collecte de données, le traitement et la modélisation prédictive.Vous lirez des explications claires et analyserez des extraits de code pour comprendre chaque phase du cycle de vie de la science des données. Ce cours est conçu pour les analystes de données en herbe et les scientifiques de données juniors qui ont une compréhension de base de Python et qui souhaitent construire un projet prêt pour le portefeuille. Commencez dès aujourd'hui à appliquer vos compétences en science des données à des défis industriels réalistes.