University of London
Grundlagen der Datenverarbeitung: K-Means-Algorithmen in Python
University of London

Grundlagen der Datenverarbeitung: K-Means-Algorithmen in Python

Dr Matthew Yee-King
Dr Betty Fyn-Sydney
Dr Jamie A Ward

Dozenten: Dr Matthew Yee-King

71.274 bereits angemeldet

Enthalten inCoursera Plus

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.6

(677 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan
Ca. 29 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
95%
Den meisten Lernenden gefiel dieser Kurs
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Was Sie lernen werden

  • Definieren und erklären Sie die Schlüsselkonzepte des Daten-Clustering

  • Demonstrieren Sie das Verständnis der wichtigsten Konstrukte und Funktionen der Sprache Python.

  • Implementieren Sie in Python die wichtigsten Schritte des K-means-Algorithmus.

  • Entwerfen und führen Sie einen kompletten Daten-Clustering-Workflow durch und interpretieren Sie die Ergebnisse.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: K-Means Clustering
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Programmieren in Python

Wichtige Details

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39 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

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In diesem Kurs gibt es 5 Module

Diese Woche stellen wir Ihnen den Kurs und das Team vor, das Sie in den nächsten 5 Wochen durch den Kurs führen wird. Ziel dieser Woche ist es, Sie behutsam an Data Science heranzuführen, indem wir Ihnen einige Beispiele aus der Praxis zeigen, bei denen Data Science zum Einsatz kommt, und indem wir einige der wichtigsten Konzepte erläutern.

Das ist alles enthalten

9 Videos4 Aufgaben3 Diskussionsthemen

Das ist alles enthalten

11 Videos4 Lektüren10 Aufgaben1 peer review1 Unbewertetes Labor

Das ist alles enthalten

16 Videos10 Lektüren15 Aufgaben

Das ist alles enthalten

8 Videos6 Lektüren7 Aufgaben1 peer review

Das ist alles enthalten

9 Videos3 Lektüren3 Aufgaben3 peer reviews5 Diskussionsthemen

Dozenten

Lehrkraftbewertungen
4.6 (287 Bewertungen)
Dr Matthew Yee-King
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Geprüft am 19. Dez. 2022

MM
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Geprüft am 28. Juni 2020

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5

Geprüft am 3. Juni 2019

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