Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Practical Data Science with MATLAB

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Michael Reardon +10 weitere Dozenten

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Spezialisierung Practical Data Science with MATLABMathWorks

Über diesen Kurs

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In this course, you will build on the skills learned in Exploratory Data Analysis with MATLAB and Data Processing and Feature Engineering with MATLAB to increase your ability to harness the power of MATLAB to analyze data relevant to the work you do.
These skills are valuable for those who have domain knowledge and some exposure to computational tools, but no programming background. To be successful in this course, you should have some background in basic statistics (histograms, averages, standard deviation, curve fitting, interpolation) and have completed courses 1 through 2 of this specialization. 

By the end of this course, you will use MATLAB to identify the best machine learning model for obtaining answers from your data. You will prepare your data, train a predictive model, evaluate and improve your model, and understand how to get the most out of your models.

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche1

Woche 1

5 Stunden zum Abschließen

Creating Regression Models

5 Stunden zum Abschließen

11 Videos (Gesamt 73 min), 8 Lektüren, 7 Quiz

11 Videos

Practical Data Science with MATLAB3mInstructor Introduction2mIntroduction to Supervised Machine Learning4mIntroduction to the Taxi Data7mCreating and Cleaning Features8mIntroduction to Regression8mUsing the Regression Learner App10mCustomizing Model Parameters9mEvaluating Regression Models6mEvaluate Your Model in MATLAB9mSummary of Regression1m

8 Lektüren

Access MATLAB15mData and Code Files15mSupervised Machine Learning Reference10mIntroduction to Module 15mVariables in the Taxi Data10mNote regarding updates to MATLAB5mSummary of Regression Models15mRegression Metrics10m

3 praktische Übungen

Feature Engineering Review12mTrain a Regression Model30mApply the Regression Workflow45m

Woche2

Woche 2

4 Stunden zum Abschließen

Creating Classification Models

4 Stunden zum Abschließen

6 Videos (Gesamt 45 min), 7 Lektüren, 2 Quiz

6 Videos

Introduction to Classification9mUsing the Classification Learner App7mEvaluating Classification Models11mEvaluating Classification Models in MATLAB5mTraining a Multiclass Model7mSummary of Classification1m

7 Lektüren

Introduction to Module 25mNote regarding updates to MATLAB5mSummary of Classification Models15mBinary Classification Metrics Reference20mEvaluate and Customize Classification Models30mMulticlass Classification Metrics Reference20mCustomizing Multiclass Models30m

2 praktische Übungen

Train a Classification Model30mApply The Classification Workflow50m

Woche3

Woche 3

8 Stunden zum Abschließen

Applying the Supervised Machine Learning Workflow

8 Stunden zum Abschließen

9 Videos (Gesamt 49 min), 5 Lektüren, 3 Quiz

9 Videos

Addressing Underfitting and Overfitting8mUsing Validation Data During Training3mEmbedded Methods for Feature Selection7mUsing Regularization to Prevent Overfitting6mIntroduction to Ensemble Models3mTraining Ensemble Models3mIntroduction to Hyperparameters5mOptimizing Hyperparameters8mSummary of Module 32m

5 Lektüren

Introduction to Module 310mExamining Bias Variance Trade-off15mPractice Partitioning Data30mUsing Wrapper Methods to Select Features40mIntroduction to the Course Project10m

2 praktische Übungen

Practice Reducing Model Complexity30mApplying Ensemble Models30m

Woche4

Woche 4

5 Stunden zum Abschließen

Advanced Topics and Next Steps

5 Stunden zum Abschließen

5 Videos (Gesamt 26 min), 7 Lektüren, 2 Quiz

5 Videos

Handling Class Imbalance5mReducing Specific Errors Using Cost Matrices7mIntegrating Your Model3mA Discussion with Heather7mSummary of Predictive Modeling and Machine Learning3m

7 Lektüren

Introduction to Module 45mSampling Data30mPractice Handling Class Imbalance30mOversampling the Minority Class30mExamples of Integrating Machine Learning Models15mAutomated Machine Learning45mProvide Feedback on Your Course Experience5m

2 praktische Übungen

Practice Reducing Prediction Errors30mQuiz: Advanced Topics and Next Steps1h

Bewertungen

4.8

26 Bewertungen

5 stars
80,58 %
4 stars
17,47 %
3 stars
1,94 %

Top-Bewertungen von PREDICTIVE MODELING AND MACHINE LEARNING WITH MATLAB

von YY12. Apr. 2021

Very interesting course and it is very practical! It is a great course to learn how to use machine learning as a tool to solve problems!

von MB26. Mai 2022

Very organized lessons, where the course structure makes the learner apply every method with ease. Thanks MathWorks.

von FE3. Okt. 2020

Fantastic course to learn more about MATLABs ML capabilities

von AH10. Sep. 2020

Very practical, but still high-level view to manage such projects. Testing was sufficient to test a full understanding. Thanks, I learnt a lot.

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Über den Spezialisierung Practical Data Science with MATLAB

Do you find yourself in an industry or field that increasingly uses data to answer questions? Are you working with an overwhelming amount of data and need to make sense of it? Do you want to avoid becoming a full-time software developer or statistician to do meaningful tasks with your data?

Completing this specialization will give you the skills and confidence you need to achieve practical results in Data Science quickly. Being able to visualize, analyze, and model data are some of the most in-demand career skills from fields ranging from healthcare, to the auto industry, to tech startups. This specialization assumes you have domain expertise in a technical field and some exposure to computational tools, such as spreadsheets. To be successful in completing the courses, you should have some background in basic statistics (histograms, averages, standard deviation, curve fitting, interpolation). Throughout this specialization, you will be using MATLAB. MATLAB is the go-to choice for millions of people working in engineering and science, and provides the capabilities you need to accomplish your data science tasks. You will be provided with free access to MATLAB for the duration of the specialization to complete your work.

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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Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
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Wie erfolgen Rückerstattungen?
Wenn Sie ein Abonnement abgeschlossen haben, erhalten Sie eine 7-tägige, kostenlose Testversion, die Sie gebührenfrei wieder kündigen können. Danach gewähren wir keine Rückerstattungen mehr, aber Sie können Ihr Abonnement jederzeit kündigen. Lesen Sie unsere vollständige Rückerstattungsrichtlinie.
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie sich die Anmeldegebühr nicht leisten können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, wird auf der Beschreibungsseite ein Link zu einem solchen Antrag angezeigt.

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Predictive Modeling and Machine Learning with MATLAB

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Maria Gavilan-Alfonso

Erin Byrne

Matt Rich

Brandon Armstrong

Adam Filion

Isaac Bruss

Nikola Trica

Brian Buechel

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Sam Jones

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Creating Regression Models

Creating Classification Models

Applying the Supervised Machine Learning Workflow

Advanced Topics and Next Steps

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