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Build a Machine Learning Web App with Streamlit and Python

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Build a Machine Learning Web App with Streamlit and Python

Snehan Kekre

Dozent: Snehan Kekre

13.545 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Erwerben Sie praxisrelevante Kompetenzen unter Anleitung von Experten, üben Sie sich in ihrer Anwendung und wenden Sie sie schließlich an.
4.7

(399 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

1.5 hours
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Praktisches Lernen
Erwerben Sie praxisrelevante Kompetenzen unter Anleitung von Experten, üben Sie sich in ihrer Anwendung und wenden Sie sie schließlich an.
4.7

(399 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

1.5 hours
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Praktisches Lernen

Was Sie lernen werden

  • Build interactive web applications with Streamlit and Python

  • Train Logistic Regression, Random Forest, and Support Vector Classifiers using scikit-learn

  • Plot evaluation metrics for binary classification algorithms

Kompetenzen, die Sie festigen

  • Kategorie: Data Science
  • Kategorie: Python Programming
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Streamlit
  • Kategorie: Scikit-Learn

Wichtige Details

Zertifikat zur Vorlage

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Unterrichtet in Englisch
Keine Downloads oder Installation erforderlich

Nur als Desktop-Version verfügbar

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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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
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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:

  1. Project Overview and Demo

  2. Turn Simple Python Scripts into Web Apps

  3. Load the Mushrooms Data Set

  4. Creating Training and Test Sets

  5. Plot Evaluation Metrics

  6. Training a Support Vector Classifier

  7. Training a Support Vector Classifier (Part 2)

  8. Train a Logistic Regression Classifier

  9. Training a Random Forest Classifier

Empfohlene Erfahrung

You must understand Logistic Regression, Support Vector Machines, and Random Forest Classifiers and how to use them as scikit-learn estimators

5 Projektbilder

Dozent

Lehrkraftbewertungen
4.5 (27 Bewertungen)
Snehan Kekre
Coursera Project Network
11 Kurse108.994 Lernende

von

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.“

Bewertungen von Lernenden

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4.7

399 Bewertungen

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    73,43 %

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  • 2 stars

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  • 1 star

    0,75 %

DA
5

Geprüft am 21. Mai 2020

PA
5

Geprüft am 16. Aug. 2020

PP
4

Geprüft am 22. Juni 2020

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Häufig gestellte Fragen