This first course in the IBM Machine Learning Professional Certificate introduces you to Machine Learning and the content of the professional certificate. In this course you will realize the importance of good, quality data. You will learn common techniques to retrieve your data, clean it, apply feature engineering, and have it ready for preliminary analysis and hypothesis testing.
Exploratory Data Analysis for Machine Learning
Exploratory Data Analysis for Machine Learning
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.
Dozenten: Joseph Santarcangelo
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enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.6
(1,972 Bewertungen)
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Flexibler Zeitplan
Ca. 14 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
95%
Den meisten Lernenden gefiel dieser Kurs
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Artificial Intelligence (AI)
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Feature Engineering
- Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
- Kategorie: Exploratory Data Analysis
Wichtige Details
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Bewertungen
12 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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Dieser Kurs ist als Teil verfügbar
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
Artificial Intelligence is not new, but it is new in a sense that it is easier than ever to get started using Machine Learning in business settings. In this module, we will go over a quick introduction to AI and Machine Learning and we will visit a brief history of the modern AI. We will also explore some of the current applications of AI and Machine Learning for you, to think about how you want to leverage them in your day to day business practice or personal projects.
Das ist alles enthalten
10 Videos2 Lektüren3 Aufgaben1 Diskussionsthema
Good data is the fuel that powers Machine Learning and Artificial Intelligence. In this module, you will learn how to retrieve data from different sources, how to clean it to ensure its quality.
Das ist alles enthalten
7 Videos3 Lektüren3 Aufgaben3 App-Elemente
In this module you will learn how to conduct exploratory analysis to visually confirm it is ready for machine learning modeling by feature engineering and transformations.
Das ist alles enthalten
15 Videos3 Lektüren3 Aufgaben4 App-Elemente
Inferential statistics and hypothesis testing are two types of data analysis often overlooked at early stages of analyzing your data. They can give you quick insights about the quality of your data. They also help you confirm business intuition and help you prescribe what to analyze next using Machine Learning. This module looks at useful definitions and simple examples that will help you get started creating hypothesis around your business problem and how to test them.
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16 Videos2 Lektüren3 Aufgaben2 App-Elemente1 Diskussionsthema
In this optional HONORS project you will apply your skills and knowledge learned throughout the course. You can select a dataset from the ones used in this Course or any other dataset of interest and apply all of the demonstrated techniques including, Data Cleaning, Feature Engineering, Exploratory Data Visualization, and Hypothesis Testing.
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1 Lektüre1 peer review
Dozenten
Lehrkraftbewertungen
4.5 (652 Bewertungen)von
Empfohlen, wenn Sie sich für Machine Learning interessieren
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
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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Geprüft am 23. Apr. 2024
KG
5
Geprüft am 4. Nov. 2022
ML
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Geprüft am 21. Sep. 2021
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Häufig gestellte Fragen
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