Dans ce cours, vous vous appuierez sur les compétences acquises dans Exploratory Data Analysis with MATLAB pour poser les bases nécessaires à la modélisation prédictive. Ce cours de niveau intermédiaire est utile à toute personne qui a besoin de combiner des données provenant de sources ou de moments multiples et qui s'intéresse à la modélisation.
Traitement des données et ingénierie des caractéristiques avec MATLAB
Traitement des données et ingénierie des caractéristiques avec MATLAB
Ce cours fait partie de Spécialisation Science des données pratique avec MATLAB
Instructeurs : Michael Reardon
15 302 déjà inscrits
Inclus avec 
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.7
(340 avis)
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
Planning flexible
Env. 20 heures
Apprenez à votre propre rythme
96%
La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
Ce que vous apprendrez
Préparer les données pour une analyse plus approfondie en éliminant le bruit, en identifiant les valeurs aberrantes et en fusionnant les données provenant de sources multiples
Créer et évaluer des caractéristiques pour les applications d'apprentissage automatique
Explorez les techniques spéciales de traitement des données textuelles, audio et d'image
Effectuer un apprentissage automatique non supervisé
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Ingénierie des caractéristiques
- Catégorie : Matlab
- Catégorie : Nettoyage des données
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
11 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 5 modules dans ce cours
Dans ce module, vous appliquerez les compétences acquises dans le cadre de l'analyse exploratoire des données avec MATLAB à un nouvel ensemble de données. Vous explorerez différents types de distributions et calculerez des quantités telles que l'asymétrie et l'intervalle interquartile. Vous découvrirez également d'autres types de graphiques permettant de visualiser des données multidimensionnelles.
Inclus
10 vidéos4 lectures2 devoirs1 sujet de discussion
Dans ce module, vous apprendrez à préparer les données pour l'analyse. Il arrive souvent que les données ne soient pas enregistrées comme il se doit. Vous apprendrez à manipuler des variables de type chaîne de caractères pour en extraire des informations clés. Vous créerez une variable datetime unique à partir d'informations de date et d'heure réparties sur plusieurs colonnes d'un tableau. Vous chargerez et combinerez efficacement des données provenant de plusieurs fichiers afin de créer un tableau final à des fins d'analyse.
Inclus
8 vidéos2 lectures2 devoirs1 élément d'application1 sujet de discussion
Dans ce module, vous nettoierez des données désordonnées. Les données manquantes, les valeurs aberrantes et les variables ayant des échelles très différentes peuvent masquer les tendances des données. Vous trouverez et traiterez les données manquantes et les valeurs aberrantes dans un ensemble de données. Vous comparerez des variables ayant des échelles différentes en normalisant les variables.
Inclus
9 vidéos2 lectures2 devoirs1 élément d'application
Dans ce module, vous créerez de nouvelles caractéristiques pour mieux comprendre vos données. Vous évaluerez les caractéristiques pour déterminer si elles sont potentiellement utiles pour faire des prédictions.
Inclus
7 vidéos5 lectures1 devoir1 élément d'application1 sujet de discussion
Dans ce module, vous appliquerez les concepts des modules 1 à 4 à différents domaines. Vous créerez et évaluerez des caractéristiques en utilisant des signaux temporels tels que les données de l'accéléromètre d'un téléphone portable. Vous utiliserez les Apps de MATLAB pour effectuer le traitement d'images et créer des caractéristiques basées sur des images segmentées. Vous utiliserez également des techniques de traitement de texte pour trouver des caractéristiques dans des textes non structurés.
Inclus
11 vidéos5 lectures4 devoirs1 élément d'application1 sujet de discussion
Instructeurs
Évaluations de l’enseignant
4.7 (105 évaluations)Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données
University of Colorado Boulder
École Polytechnique Fédérale de Lausanne
Wesleyan University
Johns Hopkins University
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
4.7
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- 5 stars
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D
4
Révisé le 7 févr. 2020
Overall I will rate it 9/10 which is really good. Only downside for me is that it was really fast, not enough interactive assignments and sometimes difficult to follow
MA
5
Révisé le 15 avr. 2020
Great intro and additional learning into data analysis, handling, processing filtering plotting and manipulation with MATLAB.
GV
5
Révisé le 23 avr. 2020
Excellent videos, very good datasets, well-thought examples. Only the section with images (in module 5) was rather weak.
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