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Introduit les bases de l'apprentissage automatique, couvrant l'apprentissage supervisé et non supervisé, la régression linéaire et la compréhension des données.
Explore l'importance de la reproductibilité dans la science des données et présente Renku, une plate-forme pour la gestion de projets axés sur les données.
Présente des outils collaboratifs de science des données comme les carnets Jupyter, Docker et Git, mettant l'accent sur la version des données et la conteneurisation.
Présente la structure du cours et les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé et la régression linéaire.
Couvre les techniques d'apprentissage supervisées et non supervisées dans l'apprentissage automatique, en mettant en évidence leurs applications dans la finance et l'analyse environnementale.
Introduit Renku, une plateforme pour la science collaborative des données, mettant l'accent sur la reproductibilité, la shareability, la réutilisabilité et la sécurité.
Introduit des arbres de décision pour la classification, couvrant l'entropie, la qualité fractionnée, l'indice Gini, les avantages, les inconvénients, et le classificateur forestier aléatoire.
Se concentre sur les fonctions avancées de pandas pour la manipulation, l'exploration et la visualisation des données avec Python, en soulignant l'importance de la compréhension et de la préparation des données.
