Этот курс входит в специализацию ''Специализация Python Data Products for Predictive Analytics'

4.4
звезд
Оценки: 46

Julian McAuley и еще 1 преподаватель

5 709 уже зарегистрированы

от партнера

Специализация Python Data Products for Predictive AnalyticsКалифорнийский университет в Сан-Диего

Об этом курсе

Недавно просмотрено: 1 676

This course will help us to evaluate and compare the models we have developed in previous courses. So far we have developed techniques for regression and classification, but how low should the error of a classifier be (for example) before we decide that the classifier is "good enough"? Or how do we decide which of two regression algorithms is better?
By the end of this course you will be familiar with diagnostic techniques that allow you to evaluate and compare classifiers, as well as performance measures that can be used in different regression and classification scenarios. We will also study the training/validation/test pipeline, which can be used to ensure that the models you develop will generalize well to new (or "unseen") data.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Курс 3 из 4 в программе

Специализация Python Data Products for Predictive Analytics

Средний уровень

Прибл. 9 часов на выполнение

Английский

Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?

Попробуйте Coursera для бизнеса

Чему вы научитесь

Understand the definitions of simple error measures (e.g. MSE, accuracy, precision/recall).
Evaluate the performance of regressors / classifiers using the above measures.
Understand the difference between training/testing performance, and generalizability.
Understand techniques to avoid overfitting and achieve good generalization performance.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Курс 3 из 4 в программе

Специализация Python Data Products for Predictive Analytics

Средний уровень

Прибл. 9 часов на выполнение

Английский

Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?

Попробуйте Coursera для бизнеса

Преподаватели

Оценка преподавателя

4,5/5 (оценок: 7)

Julian McAuley

Ilkay Altintas

Chief Data Science Officer

San Diego Supercomputer Center

455 354 учащихся

13 курсов

от партнера

Калифорнийский университет в Сан-Диего

Узнайте, как сотрудники ведущих компаний осваивают востребованные навыки

Подробнее о Coursera для бизнеса

Программа курса: что вы изучите

Неделя

Неделя 1

3 ч. на завершение

Week 1: Diagnostics for Data

3 ч. на завершение

6 видео ((всего 49 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов

6 видео

Introduction to Course 3: Meaningful Predictive Modeling3мин

Motivation Behind the MSE8мин

Regression Diagnostics: MSE and R²6мин

Over- and Under-Fitting6мин

Classification Diagnostics: Accuracy and Error11мин

Classification Diagnostics: Precision and Recall12мин

4 материала для самостоятельного изучения

Syllabus10мин

Setting Up Your System10мин

(Optional) Additional Resources and Recommended Readings10мин

Course Materials10мин

3 практических упражнения

Review: Regression Diagnostics30мин

Review: Classification Diagnostics30мин

Diagnostics for Data30мин

Неделя

Неделя 2

2 ч. на завершение

Week 2: Codebases, Regularization, and Evaluating a Model

2 ч. на завершение

4 видео ((всего 35 мин.))

4 видео

Setting Up a Codebase for Evaluation and Validation12мин

Model Complexity and Regularization10мин

Adding a Regularizer to our Model, and Evaluating the Regularized Model8мин

Evaluating Classifiers for Ranking4мин

4 практических упражнения

Review: Setting Up a Codebase30мин

Review: Regularization5мин

Review: Evaluating a Model5мин

Codebases, Regularization, and Evaluating a Model45мин

Неделя

Неделя 3

2 ч. на завершение

Week 3: Validation and Pipelines

2 ч. на завершение

4 видео ((всего 24 мин.))

Неделя

Неделя 4

2 ч. на завершение

Final Project

2 ч. на завершение

2 материалов для самостоятельного изучения

Рецензии

4.4

Рецензии: 9

5 stars
58,69 %
4 stars
23,91 %
3 stars
13,04 %
2 stars
4,34 %

Лучшие отзывы о курсе MEANINGFUL PREDICTIVE MODELING

от партнера PT31 мар. 2021 г.

The course provided a lot of insights into predictive modeling.

от партнера IS16 нояб. 2019 г.

Excellent content, but presentation is a bit challenging at times.

Посмотреть все отзывы

Специализация Python Data Products for Predictive Analytics: общие сведения

Python data products are powering the AI revolution. Top companies like Google, Facebook, and Netflix use predictive analytics to improve the products and services we use every day. Take your Python skills to the next level and learn to make accurate predictions with data-driven systems and deploy machine learning models with this four-course Specialization from UC San Diego.

This Specialization is for learners who are proficient with the basics of Python. You’ll start by creating your first data strategy. You’ll also develop statistical models, devise data-driven workflows, and learn to make meaningful predictions for a wide-range of business and research purposes. Finally, you’ll use design thinking methodology and data science techniques to extract insights from a wide range of data sources. This is your chance to master one of the technology industry’s most in-demand skills. Python Data Products for Predictive Analytics is taught by Professor Ilkay Altintas, Ph.D. and Julian McAuley. Dr. Alintas is a prominent figure in the data science community and the designer of the highly-popular Big Data Specialization on Coursera. She has helped educate hundreds of thousands of learners on how to unlock value from massive datasets.

Python Data Products for Predictive Analytics

Часто задаваемые вопросы

Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Доступ к лекциям и заданиям предоставляется в зависимости от типа регистрации. Если вы проходите курс в режиме слушателя, то получите бесплатный доступ к большинству материалов курса. Чтобы открыть оцениваемые задания и возможность получить сертификат, необходимо будет приобрести прохождение с сертификатом. Это можно сделать во время прохождения в режиме слушателя или после него. Если вы не видите варианта 'Режим слушателя'.
Курс может не предлагаться в режиме слушателя. Попробуйте бесплатную пробную версию или подайте заявку на финансовую помощь.
Курс предлагаться в режиме 'Полный курс, без сертификата'. В нем можно просматривать все материалы, выполнять обязательные задания и получить итоговую оценку. Приобрести дополнительно прохождение с сертификатом в таком случае нельзя.
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
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.
Можно ли получить финансовую помощь?
Да. В некоторых программах обучения вы можете подать заявку на получение финансовой помощи или стипендии, если не можете оплатить регистрационный взнос. Если для выбранной вами программы предлагается такая возможность, вы увидите ссылку для подачи заявки на странице описания.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.

Обучайте сотрудников и добивайтесь отличных результатов в бизнесе

Откройте для себя Coursera для бизнеса

Meaningful Predictive Modeling

Об этом курсе

Чему вы научитесь