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.

Stufe „Mittel“

Data Analysis with Python

Ca. 14 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 5-6 weeks of study, 3-6 hours per week...

Englisch

Untertitel: Englisch

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Ca. 14 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 5-6 weeks of study, 3-6 hours per week...

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Untertitel: Englisch

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
1 Stunde zum Abschließen

Introduction to Machine Learning

In this week, you will learn about applications of Machine Learning in different fields such as health care, banking, telecommunication, and so on. You’ll get a general overview of Machine Learning topics such as supervised vs unsupervised learning, and the usage of each algorithm. Also, you understand the advantage of using Python libraries for implementing Machine Learning models.

...
4 Videos (Gesamt 24 min), 1 Quiz
4 Videos
Supervised vs Unsupervised5m
1 praktische Übung
Intro to Machine Learning10m
Woche
2
5 Stunden zum Abschließen

Regression

In this week, you will get a brief intro to regression. You learn about Linear, Non-linear, Simple and Multiple regression, and their applications. You apply all these methods on two different datasets, in the lab part. Also, you learn how to evaluate your regression model, and calculate its accuracy.

...
6 Videos (Gesamt 50 min), 5 Quiz
6 Videos
Evaluation Metrics in Regression Models3m
Multiple Linear Regression13m
Non-Linear Regression7m
1 praktische Übung
Regression10m
Woche
3
5 Stunden zum Abschließen

Classification

In this week, you will learn about classification technique. You practice with different classification algorithms, such as KNN, Decision Trees, Logistic Regression and SVM. Also, you learn about pros and cons of each method, and different classification accuracy metrics.

...
9 Videos (Gesamt 81 min), 5 Quiz
9 Videos
Introduction to Decision Trees4m
Building Decision Trees10m
Intro to Logistic Regression7m
Logistic regression vs Linear regression15m
Logistic Regression Training13m
Support Vector Machine8m
1 praktische Übung
Classification10m
Woche
4
4 Stunden zum Abschließen

Clustering

In this section, you will learn about different clustering approaches. You learn how to use clustering for customer segmentation, grouping same vehicles, and also clustering of weather stations. You understand 3 main types of clustering, including Partitioned-based Clustering, Hierarchical Clustering, and Density-based Clustering.

...
6 Videos (Gesamt 41 min), 1 Lektüre, 4 Quiz
6 Videos
Intro to Hierarchical Clustering6m
More on Hierarchical Clustering5m
DBSCAN6m
1 Lektüre
IBM Digital Badge2m
1 praktische Übung
Clustering10m
4.7
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Top reviews from Machine Learning with Python

von RCFeb 7th 2019

The course was highly informative and very well presented. It was very easier to follow. Many complicated concepts were clearly explained. It improved my confidence with respect to programming skills.

von AJJul 9th 2019

This was a very informative course. The videos provided a good background on the concepts and I found the labs especially helpful for learning to implement Python code for each technique covered.

Dozent

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SAEED AGHABOZORGI

Ph.D., Sr. Data Scientist
IBM Developer Skills Network

Über IBM

IBM offers a wide range of technology and consulting services; a broad portfolio of middleware for collaboration, predictive analytics, software development and systems management; and the world's most advanced servers and supercomputers. Utilizing its business consulting, technology and R&D expertise, IBM helps clients become "smarter" as the planet becomes more digitally interconnected. IBM invests more than $6 billion a year in R&D, just completing its 21st year of patent leadership. IBM Research has received recognition beyond any commercial technology research organization and is home to 5 Nobel Laureates, 9 US National Medals of Technology, 5 US National Medals of Science, 6 Turing Awards, and 10 Inductees in US Inventors Hall of Fame....

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 des Zertifikats 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 lediglich den Inhalt des Kurses lesen und anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.

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