Über diesen Kurs

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Flexible Fristen
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Stufe „Mittel“
Ca. 7 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch
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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

Week 1: Supervised Learning & Regression

2 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 Learning4m
Review: Regression4m
Supervised Learning & Regression10m
Woche
2

Woche 2

1 Stunde zum Abschließen

Week 2: Features

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
Woche
3

Woche 3

1 Stunde zum Abschließen

Week 3: Classification

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 Neighbors6m
Review: Logistic Regression and Support Vector Machines5m
Classification10m
Woche
4

Woche 4

1 Stunde zum Abschließen

Week 4: Gradient Descent

1 Stunde 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 Training4m
Review: Gradient Descent4m
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. 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

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
  • 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.

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