Want to make sense of the volumes of data you have collected? Need to incorporate data-driven decisions into your process? This course provides an overview of machine learning techniques to explore, analyze, and leverage data. You will be introduced to tools and algorithms you can use to create machine learning models that learn from data, and to scale those models up to big data problems.
von
Spezialisierung Big DataUniversity of California San DiegoÜber diesen Kurs
155,459 kürzliche Aufrufe
Karriereergebnisse der Lernenden
42%
nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf
41%
ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs
14%
erhalten Sie eine Gehaltserhöhung oder Beförderung
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Kurs 4 von 6 in
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Ca. 21 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Französisch, Portugiesisch (Brasilien), Chinesisch (vereinfacht), Koreanisch, Russisch, Englisch, Spanisch
Kompetenzen, die Sie erwerben
Machine Learning ConceptsKnimeMachine LearningApache Spark
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von
University of California San Diego
UC San Diego is an academic powerhouse and economic engine, recognized as one of the top 10 public universities by U.S. News and World Report. Innovation is central to who we are and what we do. Here, students learn that knowledge isn't just acquired in the classroom—life is their laboratory.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
24 Minuten zum Abschließen
Welcome
24 Minuten zum Abschließen
2 Videos (Gesamt 14 min)
2 Videos
Summary of Big Data Integration and Processing10m
3 Stunden zum Abschließen
Introduction to Machine Learning with Big Data
3 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 45 min), 7 Lektüren, 1 Quiz
7 Videos
Categories Of Machine Learning Techniques7m
Machine Learning Process3m
Goals and Activities in the Machine Learning Process10m
CRISP-DM5m
Scaling Up Machine Learning Algorithms5m
Tools Used in this Course5m
7 Lektüren
Slides: Machine Learning Overview and Applications25m
Downloading, Installing and Using KNIME1h
Downloading and Installing the Cloudera VM Instructions (Windows)10m
Downloading and Installing the Cloudera VM Instructions (Mac)10m
Instructions for Downloading Hands On Datasets10m
Instructions for Starting Jupyter10m
PDFs of Readings for Week 1 Hands-On10m
1 praktische Übung
Machine Learning Overview20m
3 Stunden zum Abschließen
Data Exploration
3 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 39 min), 5 Lektüren, 2 Quiz
6 Videos
Data Exploration4m
Data Exploration through Summary Statistics7m
Data Exploration through Plots8m
Exploring Data with KNIME Plots9m
Data Exploration in Spark5m
5 Lektüren
Slides: Data Exploration Overview and Terminology10m
Description of Daily Weather Dataset10m
Exploring Data with KNIME Plots40m
Data Exploration in Spark10m
PDFs of Activities for Data Exploration Hands-On Readings10m
2 praktische Übungen
Data Exploration20m
Data Exploration in KNIME and Spark Quiz20m
3 Stunden zum Abschließen
Data Preparation
3 Stunden zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 42 min), 4 Lektüren, 2 Quiz
8 Videos
Data Quality4m
Addressing Data Quality Issues4m
Feature Selection5m
Feature Transformation5m
Dimensionality Reduction7m
Handling Missing Values in KNIME5m
Handling Missing Values in Spark5m
4 Lektüren
Slides: Data Preparation for Machine Learning30m
Handling Missing Values in KNIME20m
Handling Missing Values in Spark10m
PDFs for Data Preparation Hands-On Readings10m
2 praktische Übungen
Data Preparation25m
Handling Missing Values in KNIME and Spark Quiz20m
4 Stunden zum Abschließen
Classification
4 Stunden zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 60 min), 7 Lektüren, 2 Quiz
8 Videos
Building and Applying a Classification Model5m
Classification Algorithms2m
k-Nearest Neighbors4m
Decision Trees13m
Naïve Bayes14m
Classification using Decision Tree in KNIME8m
Classification in Spark6m
7 Lektüren
Slides: What is Classification?10m
Slides: Classification Algorithms10m
Classification using Decision Tree in KNIME45m
Interpreting a Decision Tree in KNIME20m
Instructions for Changing the Number of Cloudera VM CPUs10m
Classification in Spark45m
PDFs for Classification Hands-On Readings10m
2 praktische Übungen
Classification20m
Classification in KNIME and Spark Quiz30m
3 Stunden zum Abschließen
Evaluation of Machine Learning Models
3 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 42 min), 7 Lektüren, 2 Quiz
7 Videos
Overfitting in Decision Trees3m
Using a Validation Set9m
Metrics to Evaluate Model Performance10m
Confusion Matrix7m
Evaluation of Decision Tree in KNIME3m
Evaluation of Decision Tree in Spark2m
7 Lektüren
Slides: Overfitting: What is it and how would you prevent it?10m
Slides: Model evaluation metrics and methods10m
Evaluation of Decision Tree in KNIME30m
Completed KNIME Workflows10m
Evaluation of Decision Tree in Spark20m
Comparing Classification Results for KNIME and Spark10m
PDFs for Evaluation of Machine Learning Models Hands-On Readings10m
2 praktische Übungen
Model Evaluation20m
Model Evaluation in KNIME and Spark Quiz30m
Bewertungen
Top-Bewertungen von MACHINE LEARNING WITH BIG DATA
von JC8. Dez. 2018
Interesting material. Ran into several issues with the hands on that could have been avoided. Loved learning more about Neo4J. The section on Spark needed more time and additional descriptions.
von MM29. Jan. 2017
This is a valuable course in learning the basics of machine learning. but I was hoping to to get more hands on practice in this course. but overall, i learned a lot with the existing content.
von PR18. Juli 2018
Excellent course, I learned a lot about machine learning with big data, but most importantly I feel ready to take it into more complex level although I realized there is lots to learn.
von JA9. Mai 2017
Great overview about the machine learning in general. There are still lots not covered specially the Neural Network algorithms. Learning Spark MLlib was great advantage of this course.
Über den Spezialisierung Big Data
Drive better business decisions with an overview of how big data is organized, analyzed, and interpreted. Apply your insights to real-world problems and questions.
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:
- Der Kurs bietet möglicherweise keine Gastoption an. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen.
- Der Kurs kann stattdessen "Vollständiger Kurs ohne Zertifikat" anbieten. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Aufgaben einreichen und eine Endnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse der Spezialisierung und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.
Is financial aid available?
Ja, Coursera bietet für Kursteilnehmer, die sich die Kursgebühr nicht leisten können, finanzielle Unterstützung an. Bewerben Sie sich dafür, indem Sie auf den Link für finanzielle Unterstützung links unter der Schaltfläche „Anmelden“ klicken. Sie werden zum Ausfüllen eines Antrags aufgefordert und werden bei Genehmigung benachrichtigt. Diesen Schritt müssen Sie für jeden Kurs der Spezialisierung ausführen, auch für das Abschlussprojekt. Mehr erfahren
Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..
