Über diesen Kurs

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Kompetenzen, die Sie erwerben

Feature EngineeringMatlabData Cleansing
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MathWorks

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

3 Stunden zum Abschließen

Surveying Your Data

3 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 46 min), 4 Lektüren, 2 Quiz
10 Videos
Overview of Data Processing and Feature Engineering3m
Instructor Introduction2m
Introduction to Module 11m
Introduction to the Flights Dataset7m
Exploring the Flights Dataset5m
Describing Distributions6m
Examples of Distributions5m
Visualizing Multi-Dimensional Data8m
Summary of Module 1: Surveying Your Data2m
4 Lektüren
Download and Install MATLAB15m
Data and Code Files15m
Variables in the Flights Dataset15m
Practice Visualizing Multidimensional Data45m
2 praktische Übungen
Understanding the Flights Dataset20m
Module 1 Quiz30m
Woche
2

Woche 2

3 Stunden zum Abschließen

Organizing Your Data

3 Stunden zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 34 min), 2 Lektüren, 3 Quiz
8 Videos
Working with Strings7m
Working with Dates and Times4m
Importing Multiple Data Files4m
Combining Data5m
Joining Tables5m
Sorting Your Data3m
Summary of Module 2: Organizing Your Data2m
2 Lektüren
Practice Working with Strings15m
Practice Using Dates and Times30m
2 praktische Übungen
Practice Working with Strings15m
Quiz 2: Organizing Your Data1h
Woche
3

Woche 3

3 Stunden zum Abschließen

Cleaning Your Data

3 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 44 min), 2 Lektüren, 3 Quiz
9 Videos
Identifying Missing Data6m
Handling Missing Data5m
Identifying Outliers5m
Investigating Outliers6m
Normalizing Data4m
Examples of Normalizing Data4m
Smoothing Data7m
Summary of Module 3: Cleaning Your Data1m
2 Lektüren
Practice Working with Outliers1h
Cleaning Data: Analyzing Flight Volume30m
2 praktische Übungen
Practice Quiz: Putting it all Together15m
Quiz 3: Cleaning Your Data40m
Woche
4

Woche 4

4 Stunden zum Abschließen

Finding Features that Matter

4 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 35 min), 4 Lektüren, 2 Quiz
7 Videos
Introduction to Feature Engineering5m
Introduction to Unsupervised Learning3m
Introduction to Clustering Algorithms6m
Evaluating Features8m
Introduction to Dimensionality Reduction and PCA5m
Summary of Module 4: Finding Features that Matter1m
4 Lektüren
Examples of Feature Engineering30m
Example of K-means Clustering15m
Applying Filter Methods30m
Applying PCA45m
1 praktische Übung
Quiz 4: Finding Features that Matter45m

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