University of Washington
Praktische prädiktive Analytik: Modelle und Methoden

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University of Washington

Praktische prädiktive Analytik: Modelle und Methoden

Bill Howe

Dozent: Bill Howe

37.739 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.1

(319 Bewertungen)

Es dauert 6 Stunden
3 Wochen bei 2 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Zufälliger Wald
  • Kategorie: Prädiktive Analytik
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: R-Programmierung

Wichtige Details

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Bewertungen

1 Aufgabe

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Datenwissenschaft in großem Maßstab
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • 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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Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

Fügen Sie diese Qualifikation zur Ihrem LinkedIn-Profil oder Ihrem Lebenslauf hinzu.

Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.

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In diesem Kurs gibt es 4 Module

Lernen Sie die Grundlagen der statistischen Inferenz, indem Sie klassische Methoden mit Resampling-Methoden vergleichen, die es Ihnen ermöglichen, ein einfaches Programm zu verwenden, um eine strenge statistische Argumentation zu erstellen. Motivieren Sie Ihre Studie mit aktuellen Themen, die zu den Grundlagen der Wissenschaft gehören: Publikationsverzerrungen und Reproduzierbarkeit.

Das ist alles enthalten

28 Videos

Folgen Sie einer Tour durch die wichtigsten Methoden, Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens. Sie werden lernen, wie diese Methoden aufeinander aufbauen und zu praktischen Algorithmen kombiniert werden können, die bei einer Vielzahl von Aufgaben gute Ergebnisse liefern. Lernen Sie, wie Sie Methoden des maschinellen Lernens bewerten und welche Fallstricke Sie dabei vermeiden sollten.

Das ist alles enthalten

26 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

Sie werden lernen, wie man eine Kostenfunktion mit Hilfe des Gradientenabstiegs optimiert, einschließlich beliebter Varianten, die Randomisierung und Parallelisierung zur Verbesserung der Leistung verwenden. Sie erhalten ein Gespür für beliebte Methoden, die in der Praxis verwendet werden, und sehen, wie ähnlich sie sich im Grunde sind.

Das ist alles enthalten

11 Videos

Eine kurze Einführung in ausgewählte Methoden des unüberwachten Lernens und eine Gelegenheit, die Techniken in der Praxis auf ein reales Problem anzuwenden.

Das ist alles enthalten

4 Videos1 peer review

Dozent

Bill Howe
University of Washington
4 Kurse89.012 Lernende

von

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„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
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„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
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Bewertungen von Lernenden

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319 Bewertungen

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5

Geprüft am 19. Juli 2016

AS
5

Geprüft am 23. Nov. 2015

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Geprüft am 3. Feb. 2017

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Häufig gestellte Fragen