Об этом курсе
Недавно просмотрено: 9,011

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 21 час на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 10 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

Приобретаемые навыки

Feature EngineeringMatlabData Cleansing

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 21 час на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 10 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
3 ч. на завершение

Surveying Your Data

10 видео ((всего 46 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
10 видео
Overview of Data Processing and Feature Engineering3мин
Instructor Introduction2мин
Introduction to Module 11мин
Introduction to the Flights Dataset7мин
Exploring the Flights Dataset5мин
Describing Distributions6мин
Examples of Distributions5мин
Visualizing Multi-Dimensional Data8мин
Summary of Module 1: Surveying Your Data2мин
4 материала для самостоятельного изучения
Download and Install MATLAB15мин
Data and Code Files15мин
Variables in the Flights Dataset15мин
Practice Visualizing Multidimensional Data45мин
2 практических упражнения
Understanding the Flights Dataset20мин
Module 1 Quiz30мин
Неделя
2
3 ч. на завершение

Organizing Your Data

8 видео ((всего 34 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
8 видео
Working with Strings7мин
Working with Dates and Times4мин
Importing Multiple Data Files4мин
Combining Data5мин
Joining Tables5мин
Sorting Your Data3мин
Summary of Module 2: Organizing Your Data2мин
2 материала для самостоятельного изучения
Practice Working with Strings15мин
Practice Using Dates and Times30мин
2 практических упражнения
Practice Working with Strings15мин
Quiz 2: Organizing Your Data
Неделя
3
3 ч. на завершение

Cleaning Your Data

9 видео ((всего 44 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
9 видео
Identifying Missing Data6мин
Handling Missing Data5мин
Identifying Outliers5мин
Investigating Outliers6мин
Normalizing Data4мин
Examples of Normalizing Data4мин
Smoothing Data7мин
Summary of Module 3: Cleaning Your Data1мин
2 материала для самостоятельного изучения
Practice Working with Outliers
Cleaning Data: Analyzing Flight Volume30мин
2 практических упражнения
Practice Quiz: Putting it all Together15мин
Quiz 3: Cleaning Your Data40мин
Неделя
4
4 ч. на завершение

Finding Features that Matter

7 видео ((всего 35 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
7 видео
Introduction to Feature Engineering5мин
Introduction to Unsupervised Learning3мин
Introduction to Clustering Algorithms6мин
Evaluating Features8мин
Introduction to Dimensionality Reduction and PCA5мин
Summary of Module 4: Finding Features that Matter1мин
4 материала для самостоятельного изучения
Examples of Feature Engineering30мин
Example of K-means Clustering15мин
Applying Filter Methods30мин
Applying PCA45мин
1 практическое упражнение
Quiz 4: Finding Features that Matter45мин

Преподаватели

Изображение преподавателя Brandon Armstrong

Brandon Armstrong

Senior Online Content Developer
MathWorks
Изображение преподавателя Adam Filion

Adam Filion

Senior Product Manager
MathWorks
Изображение преподавателя Heather Gorr

Heather Gorr

Senior Product Manager
MathWorks
Изображение преподавателя Erin Byrne

Erin Byrne

Senior Course Developer
MathWorks
Изображение преподавателя Brian Buechel

Brian Buechel

Online Content Developer
MathWorks
Изображение преподавателя Isaac Bruss

Isaac Bruss

Online Content Developer
MathWorks
Изображение преподавателя Maria Gavilan-Alfonso

Maria Gavilan-Alfonso

Senior Online Content Developer
MathWorks
Изображение преподавателя Matt Rich

Matt Rich

Online Content Developer
MathWorks
Изображение преподавателя Michael Reardon

Michael Reardon

Senior Online Content Developer
MathWorks
Изображение преподавателя Nikola Trica

Nikola Trica

Senior Online Content Developer
MathWorks

О MathWorks

Accelerating the pace of discovery, innovation, development, and learning in engineering and science....

Специализация Practical Data Science with MATLAB: общие сведения

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

Часто задаваемые вопросы

  • Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.

  • Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.