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Spezialisierung für Praktische Datenwissenschaft mit MATLAB
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Spezialisierung für Praktische Datenwissenschaft mit MATLAB

Sam Jones
Isaac Bruss
Cris LaPierre

Dozenten: Sam Jones

Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
4.8

(927 Bewertungen)

Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
8 Wochen zu vervollständigen
unter 4 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
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unter 4 Stunden pro Woche
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Was Sie lernen werden

  • Analysieren Sie große Datensätze und berechnen Sie Statistiken über bestimmte Gruppen in den Daten

  • Verwenden Sie interaktive Tools, um Ihre Daten zu untersuchen und Rauschen und Ausreißer zu entfernen

  • Erstellen und bewerten Sie Modelle für maschinelles Lernen

  • Erstellen Sie Berichte und interaktive Dokumente, um Ihre Arbeit mit anderen zu teilen

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch
37 Praxisübungen

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von MathWorks.

Spezialisierung - 4 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Importieren Sie große Tabellendatensätze und passen Sie die Importoptionen für Ihre Anwendung an

  • Extrahieren von Teilmengen von Daten & Berechnen von Statistiken über Gruppen von zusammenhängenden Daten

  • Erstellen Sie individuelle Visualisierungen, um die wichtigsten Ergebnisse Ihrer Analyse hervorzuheben

  • Verwenden Sie interaktive Tools zum Erkunden, Analysieren und Visualisieren von Daten mit automatischer Codegenerierung zur Reproduktion der Ergebnisse

Kompetenzen, die Sie erwerben

Datenmanipulation, Matlab, Deskriptive Statistik, Explorative Datenanalyse, Daten importieren/exportieren, Datenanalyse, Datenvisualisierungssoftware, Skripting, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Daten-Mapping, Daten bereinigen, Statistische Analyse, Interaktive Datenvisualisierung, Technische Kommunikation und Datenvisualisierung

Was Sie lernen werden

  • Bereiten Sie Daten für weitere Analysen vor, indem Sie Rauschen entfernen, Ausreißer identifizieren und Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen

  • Erstellen und bewerten Sie Funktionen für Anwendungen des maschinellen Lernens

  • Entdecken Sie spezielle Techniken für den Umgang mit Text-, Audio- und Bilddaten

  • Unüberwachtes maschinelles Lernen durchführen

Kompetenzen, die Sie erwerben

Matlab, Feature Technik, Daten bereinigen, Datenverarbeitung, Dimensionalitätsreduktion, Datenmanipulation, Histogramm, Daten-Integration, Bildanalyse, Text Mining, Explorative Datenanalyse, Prädiktive Modellierung, Deskriptive Statistik, Datenumwandlung, Unstrukturierte Daten, Verarbeitung natürlicher Sprache und Datenvisualisierung

Was Sie lernen werden

  • Wenden Sie einen vollständigen Arbeitsablauf für maschinelles Lernen an, von der Datenbereinigung bis zum Training und der Auswertung von Modellen anhand eines realen Datensatzes

  • Nutzen Sie Apps, um schnell viele Modelle für maschinelles Lernen zu trainieren und den besten Ansatz für Ihre Anwendung zu finden

  • Passen Sie das Training mithilfe von Kostenmatrizen an, um wichtige Klassen hervorzuheben

Kompetenzen, die Sie erwerben

Prädiktive Modellierung, Matlab, Überwachtes Lernen, Regressionsanalyse, Maschinelles Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Stichproben (Statistik), Statistische Modellierung, Prädiktive Analytik, Feature Technik und Datenverarbeitung

Was Sie lernen werden

  • Wenden Sie einen vollständigen Data-Science-Workflow an, einschließlich Importieren und Bereinigen von Daten, Erstellen von Merkmalen, Trainieren von Machine-Learning-Modellen und Auswerten der Ergebnisse

  • Effektive Kommunikation von Ergebnissen durch Identifizierung Ihrer Zielgruppe und Erstellung aussagekräftiger Visualisierungen

  • Erstellen Sie einen Abschlussbericht mit Text, Code und Visualisierungen, den Sie mit Ihren Kollegen teilen können

Kompetenzen, die Sie erwerben

Datenverarbeitung, Matlab, Feature Technik, Explorative Datenanalyse, Maschinelles Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Daten importieren/exportieren, Datenmanipulation, Datenverarbeitung, Datenanalyse, Technische Kommunikation, Daten-Storytelling, Statistische Berichterstattung, Prädiktive Modellierung, Daten bereinigen und Datenvisualisierung

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Dozenten

Sam Jones
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