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University of Colorado Boulder

Data Analysis with Python Project

Di Wu

Instructeur : Di Wu

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

18 heures pour terminer
3 semaines à 6 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Define the scope and direction of a data analysis project, identifying appropriate techniques and methodologies for achieving project objectives.

  • Apply various classification and regression algorithms and implement cross-validation and ensemble techniques to enhance the performance of models.

  • Apply various clustering, dimension reduction association rule mining, and outlier detection algorithms for unsupervised learning models.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Unsupervised Learning
  • Catégorie : Machine Learning
  • Catégorie : Supervised Learning
  • Catégorie : Project Planning
  • Catégorie : Data Mining

Détails à connaître

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Évaluations

1 devoir

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a 7 modules dans ce cours

In this first week, you will gain an overview of data analysis, understanding supervised and unsupervised learning directions. You will learn how to define the scope and direction of their data analysis project effectively.

Inclus

1 lecture

This week focuses on classification techniques, where you will explore Nearest Neighbors, Decision Trees, SVM, Naive Bayes, Logistic Regression, cross-validation, ensemble methods, and evaluation metrics.

Inclus

1 lecture

This week you will delve into regression techniques, including Simple Linear, Polynomial Linear, Linear with regularization, multivariate regression, cross-validation, ensemble methods, and evaluation metrics.

Inclus

1 lecture

This week introduces clustering techniques, including partitioning, hierarchical, density-based, and grid-based methods, for unsupervised pattern discovery.

Inclus

1 lecture

This week will focus on dimension reduction techniques, with a particular emphasis on Principal Component Analysis (PCA).

Inclus

1 lecture

This week focuses on a comprehensive case study where you will apply association rule mining and outlier detection techniques to solve a real-world problem.

Inclus

1 lecture

This final week focuses on outlier detection methods, including Zscore, IQR, OneClassSVM, Isolation Forest, DBSCAN, LOF, and contextual outliers.

Inclus

2 lectures1 devoir1 sujet de discussion

Instructeur

Di Wu
University of Colorado Boulder
15 Cours39 008 apprenants

Offert par

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Étudiant(e) depuis 2018
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