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
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Design Thinking und prädiktive Analyse für Datenprodukte
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Python-Datenprodukte für prädiktive Analysen
Dozenten: Julian McAuley
9.654 bereits angemeldet
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enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.5
(65 Bewertungen)
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Es dauert 8 Stunden
3 Wochen bei 2 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
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Bewertungen
12 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Python-Datenprodukte für prädiktive Analysen
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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 Aufgaben2 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 Aufgaben
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 Aufgaben1 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 Aufgaben
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
4.5 (13 Bewertungen)
Empfohlen, wenn Sie sich für Datenanalyse interessieren
University of California San Diego
University of Colorado Boulder
University of Virginia
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Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
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Larry W.
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Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 7. Mai 2021
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Häufig gestellte Fragen
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