In this course, you will build on the skills learned in Exploratory Data Analysis with MATLAB to lay the foundation required for predictive modeling. This intermediate-level course is useful to anyone who needs to combine data from multiple sources or times and has an interest in modeling.
Data Processing and Feature Engineering with MATLAB
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Data Processing and Feature Engineering with MATLAB
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Practical Data Science with MATLAB
Dozenten: Michael Reardon
15.251 bereits angemeldet
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.7
(339 Bewertungen)
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Flexibler Zeitplan
Ca. 20 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
96%
Den meisten Lernenden gefiel dieser Kurs
Was Sie lernen werden
Prepare data for further analysis by removing noise, identifying outliers, & merging data from multiple sources
Create and evaluate features for machine learning applications
Explore special techniques for handling textual, audio, & image data
Perform unsupervised machine learning
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Feature Engineering
- Kategorie: Matlab
- Kategorie: Data Cleansing
Wichtige Details
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Bewertungen
11 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
In this module you'll apply the skills gained in Exploratory Data Analysis with MATLAB on a new dataset. You'll explore different types of distributions and calculate quantities like the skewness and interquartile range. You'll also learn about more types of plots for visualizing multi-dimensional data.
Das ist alles enthalten
10 Videos4 Lektüren2 Aufgaben1 Diskussionsthema
In this module you'll learn to prepare data for analysis. Often data is not recorded as required. You'll learn to manipulate string variables to extract key information. You'll create a single datetime variable from date and time information spread across multiple columns in a table. You'll efficiently load and combine data from multiple files to create a final table for analysis.
Das ist alles enthalten
8 Videos2 Lektüren2 Aufgaben1 App-Element1 Diskussionsthema
In this module you'll clean messy data. Missing data, outliers, and variables with very different scales can obscure trends in the data. You'll find and address missing data and outliers in a data set. You'll compare variables with different scales by normalizing variables.
Das ist alles enthalten
9 Videos2 Lektüren2 Aufgaben1 App-Element
In this module you'll create new features to better understand your data. You'll evaluate features to determine if a feature is potentially useful for making predictions.
Das ist alles enthalten
7 Videos5 Lektüren1 Aufgabe1 App-Element1 Diskussionsthema
In this module you'll apply the concepts from Modules 1 through 4 to different domains. You'll create and evaluate features using time-based signals such as accelerometer data from a cell phone. You'll use Apps in MATLAB to perform image processing and create features based on segmented images. You'll also use text processing techniques to find features in unstructured text.
Das ist alles enthalten
11 Videos5 Lektüren4 Aufgaben1 App-Element1 Diskussionsthema
Dozenten
Lehrkraftbewertungen
4.7 (104 Bewertungen)von
Empfohlen, wenn Sie sich für Data Analysis interessieren
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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.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
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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5
Geprüft am 30. Nov. 2020
MA
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Geprüft am 15. Apr. 2020
GV
5
Geprüft am 23. Apr. 2020
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Häufig gestellte Fragen
Yes. A free license to MATLAB Online is available to learners enrolled in the course. You can view the supported browsers here.
Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:
The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.