Über diesen Kurs

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Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
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Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Stufe „Mittel“

Calculus, Linear algebra, Python, NumPy, Pandas, Matplotlib, and Scikit-learn.

Ca. 38 Stunden zum Abschließen
Englisch

Was Sie lernen werden

  • Explain what unsupervised learning is, and list methods used in unsupervised learning.

  • List and explain algorithms for various matrix factorization methods, and what each is used for.

  • List and explain algorithms for various matrix factorization methods, and what each is used for.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Dimensionality Reduction
  • Unsupervised Learning
  • Cluster Analysis
  • Recommender Systems
  • Matrix Factorization
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Ca. 38 Stunden zum Abschließen
Englisch

von

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University of Colorado Boulder

Beginnen Sie damit, auf Ihren Master-Abschluss hinzuarbeiten.

Dieses Kurs ist Teil des reinen Onlineabschlusses Master of Science in Data Science von University of Colorado Boulder. Wenn Sie in das komplette Programm aufgenommen werden, werden Ihre Kurse auf Ihren Abschluss angerechnet.

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

9 Stunden zum Abschließen

Unsupervised Learning Intro

9 Stunden zum Abschließen
3 Videos (Gesamt 34 min), 9 Lektüren, 4 Quiz
Woche
2

Woche 2

8 Stunden zum Abschließen

Clustering

8 Stunden zum Abschließen
2 Videos (Gesamt 23 min), 2 Lektüren, 2 Quiz
Woche
3

Woche 3

8 Stunden zum Abschließen

Recommender System

8 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 37 min), 1 Lektüre, 3 Quiz
Woche
4

Woche 4

14 Stunden zum Abschließen

Matrix Factorization

14 Stunden zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 55 min), 1 Lektüre, 2 Quiz

Über den Spezialisierung Machine Learning: Theory and Hands-on Practice with Python

Machine Learning: Theory and Hands-on Practice with Python

Häufig gestellte Fragen

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