This first course in the IBM Machine Learning Professional Certificate introduces you to Machine Learning and the content of the professional certificate. In this course you will realize the importance of good, quality data. You will learn common techniques to retrieve your data, clean it, apply feature engineering, and have it ready for preliminary analysis and hypothesis testing.
Exploratory Data Analysis for Machine Learning
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Exploratory Data Analysis for Machine Learning
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeurs : Joseph Santarcangelo
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Inclus avec 
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4.6
(1,972 avis)
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
Planning flexible
Env. 14 heures
Apprenez à votre propre rythme
95%
La plupart des apprenants ont aimé ce cours
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Artificial Intelligence (AI)
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Feature Engineering
- Catégorie : Statistical Hypothesis Testing
- Catégorie : Exploratory Data Analysis
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
12 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Il y a 5 modules dans ce cours
Artificial Intelligence is not new, but it is new in a sense that it is easier than ever to get started using Machine Learning in business settings. In this module, we will go over a quick introduction to AI and Machine Learning and we will visit a brief history of the modern AI. We will also explore some of the current applications of AI and Machine Learning for you, to think about how you want to leverage them in your day to day business practice or personal projects.
Inclus
10 vidéos2 lectures3 devoirs1 sujet de discussion
Good data is the fuel that powers Machine Learning and Artificial Intelligence. In this module, you will learn how to retrieve data from different sources, how to clean it to ensure its quality.
Inclus
7 vidéos3 lectures3 devoirs3 éléments d'application
In this module you will learn how to conduct exploratory analysis to visually confirm it is ready for machine learning modeling by feature engineering and transformations.
Inclus
15 vidéos3 lectures3 devoirs4 éléments d'application
Inferential statistics and hypothesis testing are two types of data analysis often overlooked at early stages of analyzing your data. They can give you quick insights about the quality of your data. They also help you confirm business intuition and help you prescribe what to analyze next using Machine Learning. This module looks at useful definitions and simple examples that will help you get started creating hypothesis around your business problem and how to test them.
Inclus
16 vidéos2 lectures3 devoirs2 éléments d'application1 sujet de discussion
In this optional HONORS project you will apply your skills and knowledge learned throughout the course. You can select a dataset from the ones used in this Course or any other dataset of interest and apply all of the demonstrated techniques including, Data Cleaning, Feature Engineering, Exploratory Data Visualization, and Hypothesis Testing.
Inclus
1 lecture1 évaluation par les pairs
Instructeurs
Évaluations de l’enseignant
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Felipe M.
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’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.
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’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.
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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
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