Über diesen Kurs

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Stufe „Mittel“
Ca. 17 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch
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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

5 Stunden zum Abschließen

Creating Regression Models

5 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 68 min), 8 Lektüren, 7 Quiz
10 Videos
Instructor Introduction2m
Introduction to the Taxi Data7m
Creating and Cleaning Features8m
Introduction to Regression8m
Using the Regression Learner App10m
Customizing Model Parameters9m
Evaluating Regression Models6m
Evaluate Your Model in MATLAB9m
Summary of Regression1m
8 Lektüren
Download and Install MATLAB15m
Data and Code Files15m
Supervised Machine Learning Reference10m
Welcome Beta Testers!5m
Introduction to Module 15m
Variables in the Taxi Data10m
Summary of Regression Models15m
Regression Metrics10m
3 praktische Übungen
Feature Engineering Review12m
Train a Regression Model30m
Apply the Regression Workflow45m
Woche
2

Woche 2

4 Stunden zum Abschließen

Creating Classification Models

4 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 45 min), 6 Lektüren, 2 Quiz
6 Videos
Using the Classification Learner App7m
Evaluating Classification Models11m
Evaluating Classification Models in MATLAB5m
Training a Multiclass Model7m
Summary of Classification1m
6 Lektüren
Introduction to Module 25m
Summary of Classification Models15m
Binary Classification Metrics Reference20m
Evaluate and Customize Classification Models30m
Multiclass Classification Metrics Reference20m
Customizing Multiclass Models30m
2 praktische Übungen
Train a Classification Model30m
Apply The Classification Workflow50m
Woche
3

Woche 3

7 Stunden zum Abschließen

Applying the Supervised Machine Learning Workflow

7 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 42 min), 4 Lektüren, 3 Quiz
7 Videos
Using Validation Data During Training3m
Embedded Methods for Feature Selection7m
Using Regularization to Prevent Overfitting6m
Introduction to Ensemble Models3m
Training Ensemble Models3m
Optimizing Hyperparameters8m
4 Lektüren
Introduction to Module 310m
Practice Partitioning Data30m
Using Wrapper Methods to Select Features40m
Introduction to the Course Project10m
2 praktische Übungen
Practice Reducing Model Complexity30m
Applying Ensemble Models30m

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....
Practical Data Science with MATLAB

Häufig gestellte Fragen

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