Über diesen Kurs

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Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Ca. 12 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 4 hours/week...

Englisch

Untertitel: Englisch

Was Sie lernen werden

  • Project structure of interactive Python data applications

  • Python web server frameworks: (e.g.) Flask, Django, Dash

  • Best practices around deploying ML models and monitoring performance

  • Deployment scripts, serializing models, APIs

Kompetenzen, die Sie erwerben

Python ProgrammingBig Data ProductsRecommender Systems

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von

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University of California San Diego

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

2 Stunden zum Abschließen

Introduction

2 Stunden zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 54 min), 3 Lektüren, 3 Quiz
5 Videos
Recommender Systems versus Other Forms of Supervised Learning7m
Collaborative Filtering-Based Recommendation19m
Latent Factor Models (Part 1)11m
Latent Factor Models (Part 2)11m
3 Lektüren
Syllabus10m
Course Materials10m
Setting Up Your System10m
3 praktische Übungen
Review: Recommender Systems4m
Review: Introduction to Latent Factor Models4m
Recommender Systems and Latent Factor Models20m
Woche
2

Woche 2

1 Stunde zum Abschließen

Implementing Recommender Systems

1 Stunde zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 36 min)
4 Videos
Similarity-Based Recommender for Rating Prediction7m
Implementing a Latent Factor Model (Part 1)11m
Implementing a Latent Factor Model (Part 2)6m
3 praktische Übungen
Review: Similarity-Based Recommenders5m
Review: Implementing Latent Factor Models4m
Implementing Recommender Systems10m
Woche
3

Woche 3

1 Stunde zum Abschließen

Deploying Recommender Systems

1 Stunde zum Abschließen
3 Videos (Gesamt 17 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
3 Videos
Intro to Django5m
Flask7m
1 Lektüre
Setting up Your Workspace with Docker: Django10m
2 praktische Übungen
Review: Flask and Django30m
Deploying Recommender Systems5m
Woche
4

Woche 4

2 Stunden zum Abschließen

Project 4: Recommender System

2 Stunden zum Abschließen
2 Lektüren
2 Lektüren
Project Description10m
How to Find a Dataset10m

Über den Spezialisierung Python Data Products for Predictive Analytics

Python data products are powering the AI revolution. Top companies like Google, Facebook, and Netflix use predictive analytics to improve the products and services we use every day. Take your Python skills to the next level and learn to make accurate predictions with data-driven systems and deploy machine learning models with this four-course Specialization from UC San Diego. This Specialization is for learners who are proficient with the basics of Python. You’ll start by creating your first data strategy. You’ll also develop statistical models, devise data-driven workflows, and learn to make meaningful predictions for a wide-range of business and research purposes. Finally, you’ll use design thinking methodology and data science techniques to extract insights from a wide range of data sources. This is your chance to master one of the technology industry’s most in-demand skills. Python Data Products for Predictive Analytics is taught by Professor Ilkay Altintas, Ph.D. and Julian McAuley. Dr. Alintas is a prominent figure in the data science community and the designer of the highly-popular Big Data Specialization on Coursera. She has helped educate hundreds of thousands of learners on how to unlock value from massive datasets....
Python Data Products for Predictive Analytics

Häufig gestellte Fragen

  • Sobald Sie sich für ein Zertifikat angemeldet haben, haben Sie Zugriff auf alle Videos, Quizspiele und Programmieraufgaben (falls zutreffend). Aufgaben, die von anderen Kursteilnehmern bewertet werden, können erst dann eingereicht und überprüft werden, wenn Ihr Unterricht begonnen hat. Wenn Sie sich den Kurs anschauen möchten, ohne ihn zu kaufen, können Sie womöglich auf bestimmte Aufgaben nicht zugreifen.

  • 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.

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..