University of California San Diego
Spezialisierung Python-Datenprodukte für prädiktive Analysen
University of California San Diego

Spezialisierung Python-Datenprodukte für prädiktive Analysen

Erstellen Sie prädiktive Systeme mit Genauigkeit. Sammeln, modellieren und implementieren Sie datengesteuerte Systeme mit Python und maschinellem Lernen.

Julian McAuley
Ilkay Altintas

Dozenten: Julian McAuley

14.357 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

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4.2

(171 Bewertungen)

Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
1 Monat
Pro Woche 10 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Mittel
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Was Sie lernen werden

  • Entdecken Sie, wie Sie Daten umwandeln und für datengesteuerte Vorhersageaufgaben nutzbar machen können

  • Verstehen Sie, wie man grundlegende Statistiken mit realen Datensätzen von Verbraucheraktivitäten wie Produktbewertungen und mehr berechnet

  • Verwenden Sie Python zur Erstellung interaktiver Datenvisualisierungen, um aussagekräftige Vorhersagen zu treffen und einfache Demosysteme zu bauen

  • Führen Sie mit Hilfe von Bibliotheken für maschinelles Lernen einfache Regressionen und Klassifizierungen an Datensätzen durch

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Prädiktive Analytik
  • Kategorie: Python-Programmierung
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Datenverarbeitung
  • Kategorie: Datenvisualisierung

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch

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Spezialisierung - 4 Kursreihen

Grundlegende Datenverarbeitung und Visualisierung

KURS 110 Stunden4.3 (192 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Entwickeln Sie eine Datenstrategie und einen Prozess, wie Daten generiert, gesammelt und genutzt werden sollen

  • Laden und verarbeiten Sie formatierte Datensätze wie CSV und JSON.

  • Bearbeiten Sie Daten in verschiedenen Formaten (z.B. Zeitstempel, Strings) und filtern und "bereinigen" Sie Datensätze, indem Sie Ausreißer usw. entfernen.

  • Grundlegende Erfahrung mit Datenverarbeitungsbibliotheken wie numpy und Dateningestion mit urllib, Requests

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Python-Bibliotheken
Kategorie: Vorverarbeitung der Daten
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Web Scraping

Design Thinking und prädiktive Analyse für Datenprodukte

KURS 28 Stunden4.5 (65 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

Aussagekräftige prädiktive Modellierung

KURS 38 Stunden4.3 (48 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Die Definitionen einfacher Fehlermessungen (z.B. MSE, Genauigkeit, Präzision/Recall) verstehen.

  • Bewerten Sie die Leistung der Regressoren/Klassifikatoren anhand der oben genannten Maße.

  • Verstehen Sie den Unterschied zwischen Trainings-/Testleistung und Verallgemeinerbarkeit.

  • Verstehen Sie Techniken zur Vermeidung von Overfitting und zur Erzielung einer guten Generalisierungsleistung.

Einsatz von Modellen für maschinelles Lernen

KURS 410 Stunden3.5 (51 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Projektstruktur von interaktiven Python-Datenanwendungen

  • Python-Webserver-Frameworks: (z.B.) Flask, Django, Dash

  • Bewährte Praktiken für den Einsatz von ML-Modellen und die Überwachung der Leistung

  • Skripte für die Bereitstellung, Serialisierung von Modellen, APIs

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Big Data Produkte
Kategorie: Empfehlungssysteme

Dozenten

Julian McAuley
University of California San Diego
5 Kurse30.843 Lernende

von

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