Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Python Data Products for Predictive Analytics

Julian McAuley +1 weiterer Dozent

von

Spezialisierung Python Data Products for Predictive AnalyticsUniversity of California San Diego

Über diesen Kurs

6,761 kürzliche Aufrufe

This is the second course in the four-course specialization Python Data Products for Predictive Analytics, building on the data processing covered in Course 1 and introducing the basics of designing predictive models in Python. In this course, you will understand the fundamental concepts of statistical learning and learn various methods of building predictive models. At each step in the specialization, you will gain hands-on experience in data manipulation and building your skills, eventually culminating in a capstone project encompassing all the concepts taught in the specialization.

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Spezialisierung Python Data Products for Predictive Analytics

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Stufe „Mittel“

Ca. 8 Stunden zum Abschließen

Englisch

Untertitel: Arabischer Raum, Französisch, Portugiesisch (europäisch), Chinesisch (vereinfacht), Italienisch, Vietnamesisch, Koreanisch, Deutsch, Russisch, Türkisch, Englisch, Spanisch

Dozenten

Julian McAuley

Assistant Professor

Computer Science

21,379 Kursteilnehmer

4 Kurse

Ilkay Altintas

Chief Data Science Officer

San Diego Supercomputer Center

389,985 Kursteilnehmer

12 Kurse

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Englisch

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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

Woche

Woche 1

3 Stunden zum Abschließen

Week 1: Supervised Learning & Regression

Welcome to the second course in this specialization! This week, we will go over the syllabus, download all course materials, and get your system up and running for the course. We will also introduce the basics of supervised learning and regression.

3 Stunden zum Abschließen

5 Videos (Gesamt 46 min), 4 Lektüren, 3 Quiz

5 Videos

Introduction to Supervised Learning10m

Supervised Learning: Regression9m

Regression in Python10m

Time-Series Regression8m

Autoregression6m

4 Lektüren

Syllabus10m

Course Materials10m

Set Up Your System10m

Recap: Mathematical Notation10m

3 praktische Übungen

Review: Supervised Learning30m

Review: Regression30m

Supervised Learning & Regression10m

Woche

Woche 2

1 Stunde zum Abschließen

Week 2: Features

This week, we will learn what features are in a dataset and how we can work with them through cleaning, manipulation, and analysis in Jupyter notebooks.

1 Stunde zum Abschließen

4 Videos (Gesamt 29 min), 1 Lektüre, 3 Quiz

4 Videos

Features from Categorical Data9m

Features from Temporal Data8m

Feature Transformations4m

Missing Values7m

1 Lektüre

Supplementary Notebook for Features3m

3 praktische Übungen

Review: Getting Features

Review: Working with Features

Features10m

Woche

Woche 3

1 Stunde zum Abschließen

Week 3: Classification

This week, we will learn about classification and several ways you can implement it, such as K-nearest neighbors, logistic regression, and support vector machines.

1 Stunde zum Abschließen

4 Videos (Gesamt 31 min)

4 Videos

Supervised Learning: Classification5m

Classification: Nearest Neighbors4m

Classification: Logistic Regression10m

Introduction to Support Vector Machines10m

3 praktische Übungen

Review: Classification and K-Nearest Neighbors30m

Review: Logistic Regression and Support Vector Machines5m

Classification10m

Woche

Woche 4

2 Stunden zum Abschließen

Week 4: Gradient Descent

This week, we will learn the importance of properly training and testing a model. We will also implement gradient descent in both Python and TensorFlow.

2 Stunden zum Abschließen

5 Videos (Gesamt 36 min)

5 Videos

Classification in Python7m

Introduction to Training and Testing6m

Gradient Descent in Python8m

Gradient Descent in TensorFlow6m

Livecoding: Tensorflow7m

3 praktische Übungen

Review: Classification and Training30m

Review: Gradient Descent30m

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

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:
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Design Thinking and Predictive Analytics for Data Products