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.
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Python Data Products for Predictive Analytics
von
Spezialisierung Python Data Products for Predictive AnalyticsUniversity of California San DiegoÜber diesen Kurs
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Flexible Fristen
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Stufe „Mittel“
Ca. 8 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch
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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
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
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
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 Temporal Data8m
Feature Transformations4m
Missing Values7m
1 Lektüre
Supplementary Notebook for Features3m
3 praktische Übungen
Review: Getting Features
Review: Working with Features
Features10m
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
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
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
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
More on Classification15m
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.
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
Erhalte ich akademische Leistungspunkte für den Abschluss des Kurses?
Für diesen Kurs gibt es keine akademischen Leistungspunkte, doch Hochschulen können nach eigenem Ermessen Leistungspunkte für Kurszertifikate vergeben. Wenden Sie sich an Ihre Einrichtung, um mehr zu erfahren. Online-Abschlüsse und Mastertrack™-Zertifikate auf Coursera bieten die Möglichkeit, akademische Leistungspunkte zu erwerben.
Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..
