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Stufe „Anfänger“
Ca. 15 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

Learn to use the Wolfram Language to summarize data and create plotsLearn to use the Wolfram Language to do common statistical tests
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University of Cape Town

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

2 Stunden zum Abschließen

Week 1

2 Stunden zum Abschließen
14 Videos (Gesamt 54 min), 8 Lektüren
14 Videos
The Klopper Research Group1m
Assumptions1m
Learning a computer language1m
Why the Wolfram language?7m
Getting Mathematica5m
The new Wolfram Cloud1m
The Wolfram Cloud1m
The Wolfram Programming Lab8m
Free-form input and Wolfram Alpha in the Cloud3m
Mathematica27
Free-form input and Wolfram Alpha in the desktop7m
Help and documentation3m
Assignment notebooks4m
8 Lektüren
How this Course Works10m
Welcome to Module 110m
Meet the Course Instructor10m
Module 1 Notebook10m
Welcome to Wolfram Cloud10m
Welcome to Module 310m
Module 3 Notebook10m
Module 3 Exercise10m
Woche
2

Woche 2

3 Stunden zum Abschließen

Week 2

3 Stunden zum Abschließen
20 Videos (Gesamt 100 min), 8 Lektüren, 1 Quiz
20 Videos
Simulated data demonstration - part 11m
Simulated data demonstration - part 27m
Simple arithmetic30
Addition and subtraction5m
Multiplication and division9m
Powers5m
Arithmetical order2m
Calculating a mean5m
Working with data40
Lists part 17m
Lists part 23m
Tables7m
Index10m
Datasets9m
Selecting6m
Dataset functions3m
Creating lists from datasets2m
Spreadsheets6m
Spreadsheets in the cloud4m
8 Lektüren
Welcome to Module 410m
Module 4 Notebook10m
Welcome to Module 510m
Module 5 Exercise10m
Welcome to Module 610m
Module 6 Notebook10m
Module 6 Exercise10m
Coronavirus data analysis10m
1 praktische Übung
Modules 1 to 5
Woche
3

Woche 3

5 Stunden zum Abschließen

Week 3

5 Stunden zum Abschließen
27 Videos (Gesamt 153 min), 10 Lektüren, 2 Quiz
27 Videos
Descriptive statistics49
Data import for descriptive statistics5m
Creating lists for descriptive statistics8m
Point estimates10m
Measures of dispersion6m
Data Visualization39
Data import for visualization2m
Scatter plots10m
Box plots3m
Histograms5m
Bar and pie charts6m
Distributions1m
Probability8m
PDF and CDF3m
Discrete distributions7m
Continuous distributions6m
Sampling distributions6m
Simulated data6m
01: Introduction to neural networks46
02: Introduction to machine learning6m
03: The fundamentals25
04: Basic framework of a neural network10m
05: Layers in a neural network11m
06: Reviewing a neural network4m
07: From inputs to predictions6m
08: Finding a solution10m
10 Lektüren
Welcome to Module 710m
Module 7 Notebook10m
Module 7 Exercise10m
Welcome to Module 810m
Module 8 Notebook10m
Module 8 Exercise10m
Welcome to Module 910m
Module 9 Notebook10m
Module 9 Exercise10m
Neural networks in the Wolfram language10m
2 praktische Übungen
Modules 6 to 9
Honors: Deep learning basics1h
Woche
4

Woche 4

5 Stunden zum Abschließen

Week 4

5 Stunden zum Abschließen
27 Videos (Gesamt 121 min), 13 Lektüren, 3 Quiz
27 Videos
Linear regression36
Importing data4m
Descriptive statistics and visualization3m
Linear model5m
Comparing means17
Data import3m
Comparing two means8m
Comparing more than two means7m
Comparing categorical variables21
Contingency tables7m
Chi-squared test3m
Creating a Computational Essay47
Data import7m
Main research question6m
Secondary research questions7m
Congratulations on reaching the end20
09: Introduction to Wolfram Language machine learning25
10: Automated Machine Learning10m
11: Running an automated algorithm4m
12: Testing the automated algorithm3m
13: Setting the method to neural network3m
14: Normalizing the data7m
15: Manually created neural networks8m
16: Regression - part 14m
17: Regression - part 22m
18: Regression - part 37m
13 Lektüren
Welcome to Module 105m
Module 10 Notebook5m
Module 10 Exercise5m
Welcome to Module 115m
Module 11 Notebook5m
Module 11 Exercise5m
Welcome to Module 125m
Module 12 Notebook5m
Module 12 Exercise5m
Welcome to Module 1310m
Module 13 Notebook10m
Final Exam Instructions10m
Continuing your journey with deep neural networks10m
3 praktische Übungen
Modules 10 to 13
Final Exam
Honors: Deep learning functions1h

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Häufig gestellte Fragen

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