Dies ist der zweite Kurs der vierteiligen Specialization Python Data Products for Predictive Analytics. Er baut auf der in Kurs 1 behandelten Datenverarbeitung auf und führt in die Grundlagen der Entwicklung von Vorhersagemodellen in Python ein. In diesem Kurs werden Sie die grundlegenden Konzepte des statistischen Lernens verstehen und verschiedene Methoden zur Erstellung von Vorhersagemodellen kennenlernen. Bei jedem Schritt in der Spezialisierung werden Sie praktische Erfahrungen in der Datenverarbeitung sammeln und Ihre Fähigkeiten ausbauen, die schließlich in einem Abschlussprojekt gipfeln, das alle in der Spezialisierung gelehrten Konzepte umfasst.
Design Thinking und prädiktive Analyse für Datenprodukte
Design Thinking und prädiktive Analyse für Datenprodukte
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Python-Datenprodukte für prädiktive Analysen
Unterrichtet auf Englisch
Einige Inhalte können nicht übersetzt werden
Dozenten: Julian McAuley
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enthalten
Kurs
Informieren Sie sich über ein Thema und erlernen Sie die Grundlagen.
4.5
(63 Bewertungen)
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
8 Stunden (ungefähr)
Flexibler Zeitplan
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Python-Datenprodukte für prädiktive Analysen
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- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
Willkommen zum zweiten Kurs in dieser Specialization! In dieser Woche werden wir den Lehrplan durchgehen, alle Kursmaterialien herunterladen und Ihr System für den Kurs einrichten. Außerdem werden wir die Grundlagen des überwachten Lernens und der Regression einführen.
Das ist alles enthalten
5 Videos4 Lektüren3 Quizzes2 Diskussionsthemen
In dieser Woche werden wir lernen, welche Merkmale ein Datensatz enthält und wie wir mit ihnen durch Bereinigung, Manipulation und Analyse in Jupyter-Notebooks arbeiten können.
Das ist alles enthalten
4 Videos1 Lektüre3 Quizzes
In dieser Woche lernen wir etwas über Klassifizierung und verschiedene Möglichkeiten, diese zu implementieren, wie K-nearest neighbors, logistische Regression und Support Vector Machines.
Das ist alles enthalten
4 Videos3 Quizzes1 Diskussionsthema
Diese Woche werden wir lernen, wie wichtig es ist, ein Modell richtig zu trainieren und zu testen. Außerdem werden wir den Gradientenabstieg sowohl in Python als auch in TensorFlow implementieren.
Das ist alles enthalten
5 Videos3 Quizzes
In der letzten Woche dieses Kurses bauen Sie auf dem Projekt aus dem ersten Kurs Python Data Products for Predictive Analytics mit einfachen Algorithmen für prädiktives maschinelles Lernen weiter auf. Finden Sie einen Datensatz, bereinigen Sie ihn und führen Sie grundlegende Analysen mit den Daten durch.
Das ist alles enthalten
2 Lektüren1 peer review1 Diskussionsthema
Dozenten
Lehrkraftbewertungen
4.4 (12 Bewertungen)
Empfohlen, wenn Sie sich für Datenanalyse interessieren
University of Colorado Boulder
IE Business School
University of California San Diego
University of California San Diego
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Felipe M.
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 7. Mai 2021
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Häufig gestellte Fragen
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