enthaltenIn this case study, we will train an unsupervised machine learning algorithm to cluster countries based on features such as economic production, social support, life expectancy, freedom, absence of corruption, and generosity.
K-Means Clustering 101: World Happiness Report
Erwerben Sie praxisrelevante Kompetenzen unter Anleitung von Experten, üben Sie sich in ihrer Anwendung und wenden Sie sie schließlich an.
4.7
(16 Bewertungen)
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
1.5 hours
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Praktisches Lernen
Was Sie lernen werden
Understand how to leverage the power of machine learning to perform unsupervised segmentation
Learn how to use Plotly to visualize geographical data
Learn how to obtain the optimal number of clusters using the elbow method
Kompetenzen, die Sie festigen
- Kategorie: Python Programming
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Artificial Intelligence(AI)
- Kategorie: Segmentation
- Kategorie: visualization
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
Unterrichtet in Englisch
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Nur als Desktop-Version verfügbar
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Lernen, üben und anwenden von berufsrelevanten Fähigkeiten in weniger als 2 Stunden
- Nehmen Sie an Schulungen von Branchenexperten teil
- Sammeln Sie mit Aufgaben aus der realen Welt praktische Erfahrung
- Schaffen Sie Vertrauen durch neueste Tools und Technologien
Über dieses begleitete Projekt
Schritt für Schritt lernen
In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:
Understand the problem statement and business case
Import datasets and libraries
Perform exploratory data analysis
Perform data visualization - part 1
Perform data visualization - part 1
Prepare the data to feed the clustering model
Understand the intuition behind k-means clustering algorithm
Find the optimal number of clusters
Apply k-means using scikit-learn to perform segmentation
Visualize the clusters
Empfohlene Erfahrung
Basic python programming and mathematics.
8 Projektbilder
Dozent
Was Sie beim Lernen erwartet
Auf Kompetenzen basierendes, praktisches Lernen
Üben Sie die Anwendung neuer Kompetenzen anhand von berufsbezogenen Aufgabenstellungen.
Anleitung durch Experten
Lernen Sie mit vorab von Experten aufgezeichneten Videos in einer einzigartigen aufgeteilten Oberfläche.
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Greifen Sie in einem vordefinierten Cloud-Arbeitsbereich auf die Tools und Ressourcen zu.
Nur für Desktop verfügbar
Dieses begleitete Projekt ist für die Bearbeitung an einem Laptop oder Desktop-Computer mit stabiler Internetverbindung konzipiert und nicht für Mobilgeräte.
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.“
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Häufig gestellte Fragen
Mit dem Kauf eines angeleiteten Projekts erhalten Sie alles, was Sie zum Abschließen des angeleiteten Projekts benötigen, einschließlich des Zugriffs auf einen Cloud-Desktop-Arbeitsbereich über Ihren Webbrowser, der die Dateien und Software enthält, die Sie für den Start benötigen, sowie schrittweise Videoanweisungen von einem Fachexperten.
Da Ihr Arbeitsbereich einen Cloud-Desktop enthält, der für einen Laptop oder Desktop-Computer ausgelegt ist, sind angeleitete Projekte auf Ihrem Mobilgerät nicht verfügbar.
Die Dozenten bei angeleiteten Projekten sind Fachexperten, die Erfahrung in den Fähigkeiten, Werkzeugen oder Bereichen der jeweiligen Projekte haben und leidenschaftlich daran interessiert sind, ihr Wissen weiterzugeben und so Millionen von Lernenden auf der ganzen Welt zu beeinflussen.