Compare time series predictions of COVID-19 deaths
Preprocess time series data for various machine learning models
Visualize time series data
Compare the time series predictions of 4 machine learning models
In this 2-hour long project-based course, you will learn how to preprocess time series data, visualize time series data and compare the time series predictions of 4 machine learning models.You will create time series analysis models in the python programming language to predict the daily deaths due to SARS-CoV-19, or COVID-19. You will create and train the following models: SARIMAX, Prophet, neural networks and XGBOOST. You will visualize data using the matplotlib library, and extract features from a time series data set, perform data splitting and normalization. To successfully complete this project, learners should have prior Python programming experience, a basic understanding of machine learning, and a familiarity of the Pandas library. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.
Kompetenzen, die Sie erwerben werden
- Time Series Forecasting
- Machine Learning
- Feature Engineering
- Python Programming
- Time Series Models
Schritt für Schritt lernen
In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:
Preprocess the data using pandas to be ready for machine learning, and visualize the data using matplotlib
Create a SARIMAX model, optimize the model hyperparameters, use the model for forecasting future COVID-19 deaths and visualize the results
Create a prophet model and use the model for forecasting future COVID-19 deaths and visualize the results
Create a function that extracts features for training the XGBOOST and a feedforward neural network models
Split time series feature dataset into training and test datasets and perform data normalization
Train an XGBOOST model and a feedforward neural network model, and finally compare the predictions of all the models covered in the project
Ablauf angeleiteter Projekte
Ihr Arbeitsbereich ist ein Cloud-Desktop direkt in Ihrem Browser, kein Download erforderlich
Ihr Dozent leitet Sie in einem Video mit geteiltem Bildschirm Schritt für Schritt an.
Bewertungen
Top-Bewertungen von COMPARE TIME SERIES PREDICTIONS OF COVID-19 DEATHS
Very complete for a small 2 hour project! But Please write some parts of the code on the next project, because the pace is too fast, and the notebooks are empty!
Häufig gestellte Fragen
Häufig gestellte Fragen
Was bekomme ich, wenn ich ein angeleitetes Projekt kaufe?
Sind angeleitete Projekte auf dem Desktop und auf Mobilgeräten verfügbar?
Wer sind die Dozenten bei angeleiteten Projekten?
Kann ich die Arbeit aus meinem angeleiteten Projekt herunterladen, nachdem ich sie abgeschlossen habe?
Wie erfolgen Rückerstattungen?
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Kann ich ein angeleitetes Projekt auditieren und den Videoteil kostenlos anschauen?
Wie viel Erfahrung brauche ich für dieses angeleitete Projekt?
Kann ich dieses angeleitete Projekt direkt über meinen Webbrowser abschließen, anstatt spezielle Software zu installieren?
Wie ist die Lernerfahrung bei angeleiteten Projekten?
Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.
Coursera Footer
