Science des données appliquée : Construire un prédicteur de location de vélos

Vous êtes-vous déjà demandé comment les entreprises prévoient la demande à l'aide de données historiques ? La prévision des tendances futures est une compétence essentielle pour tout professionnel des données, et la pratique concrète est le meilleur moyen de la maîtriser. Dans ce cours de projet textuel, vous construirez un modèle prédictif complet à partir de zéro. Vous prendrez des données historiques brutes, telles que les conditions météorologiques, les saisons et les jours de la semaine, et les transformerez en un pipeline d'apprentissage automatique robuste qui prévoit avec précision les locations quotidiennes de vélos. En travaillant sur ce scénario pratique, vous comblerez le fossé entre les algorithmes théoriques et les applications commerciales du monde réel. Ce que vous apprendrez : • Comprendre la terminologie fondamentale de la science des données, les concepts et les principes de régression. • Traiter et explorer des ensembles de données historiques à l'aide de techniques modernes de dataframes. • Ingénierer des caractéristiques prédictives à partir de dates, de conditions météorologiques et de variables catégorielles. • Construire des pipelines d'apprentissage automatique reproductibles pour rationaliser les transformations de données. • Entraîner et évaluer des modèles de régression pour prédire des valeurs numériques continues. • Appliquer des concepts de base d'interprétabilité des modèles pour expliquer ce qui motive vos prédictions. Le cours commence par une introduction à la terminologie clé de la science des données et au flux de travail de l'apprentissage automatique avant de plonger dans la pratique appliquée. À partir de là, vous progresserez à travers des explications écrites et des extraits de code pratiques, en passant étape par étape de l'acquisition et du nettoyage des données à l'entraînement et à l'évaluation des modèles. Ce cours est conçu pour les débutants qui souhaitent pratiquer leurs compétences en programmation sur un projet de science des données réaliste et de bout en bout sans avoir besoin d'une expérience préalable en apprentissage automatique. Commencez à lire dès aujourd'hui pour construire votre premier modèle prédictif d'apprentissage automatique.