Этот курс входит в специализацию ''Специализация Practical Data Science with MATLAB'

4.8
звезд
Оценки: 103

Michael Reardon и еще 10 преподавателей

12 610 уже зарегистрированы

от партнера

Специализация Practical Data Science with MATLABMathWorks

Об этом курсе

Недавно просмотрено: 11 094

In this course, you will build on the skills learned in Exploratory Data Analysis with MATLAB and Data Processing and Feature Engineering with MATLAB to increase your ability to harness the power of MATLAB to analyze data relevant to the work you do.
These skills are valuable for those who have domain knowledge and some exposure to computational tools, but no programming background. To be successful in this course, you should have some background in basic statistics (histograms, averages, standard deviation, curve fitting, interpolation) and have completed courses 1 through 2 of this specialization. 

By the end of this course, you will use MATLAB to identify the best machine learning model for obtaining answers from your data. You will prepare your data, train a predictive model, evaluate and improve your model, and understand how to get the most out of your models.

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 Practical Data Science with MATLAB

Средний уровень

Прибл. 22 часа на выполнение

Английский

Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?

Попробуйте Coursera для бизнеса

Приобретаемые навыки

Machine Learning
Matlab
Predictive Modelling

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 Practical Data Science with MATLAB

Средний уровень

Прибл. 22 часа на выполнение

Английский

Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?

Попробуйте Coursera для бизнеса

Преподаватели

Оценка преподавателя

4,84/5 (оценок: 47)

от партнера

MathWorks

Узнайте, как сотрудники ведущих компаний осваивают востребованные навыки

Подробнее о Coursera для бизнеса

Программа курса: что вы изучите

Неделя

Неделя 1

5 ч. на завершение

Creating Regression Models

5 ч. на завершение

11 видео ((всего 73 мин.)), 8 материалов для самостоятельного изучения, 7 тестов

11 видео

Practical Data Science with MATLAB3мин

Instructor Introduction2мин

Introduction to Supervised Machine Learning4мин

Introduction to the Taxi Data7мин

Creating and Cleaning Features8мин

Introduction to Regression8мин

Using the Regression Learner App10мин

Customizing Model Parameters9мин

Evaluating Regression Models6мин

Evaluate Your Model in MATLAB9мин

Summary of Regression1мин

8 материалов для самостоятельного изучения

Access MATLAB15мин

Data and Code Files15мин

Supervised Machine Learning Reference10мин

Introduction to Module 15мин

Variables in the Taxi Data10мин

Note regarding updates to MATLAB5мин

Summary of Regression Models15мин

Regression Metrics10мин

3 практических упражнения

Feature Engineering Review12мин

Train a Regression Model30мин

Apply the Regression Workflow45мин

Неделя

Неделя 2

4 ч. на завершение

Creating Classification Models

4 ч. на завершение

6 видео ((всего 45 мин.)), 7 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов

6 видео

Introduction to Classification9мин

Using the Classification Learner App7мин

Evaluating Classification Models11мин

Evaluating Classification Models in MATLAB5мин

Training a Multiclass Model7мин

Summary of Classification1мин

7 материалов для самостоятельного изучения

Introduction to Module 25мин

Note regarding updates to MATLAB5мин

Summary of Classification Models15мин

Binary Classification Metrics Reference20мин

Evaluate and Customize Classification Models30мин

Multiclass Classification Metrics Reference20мин

Customizing Multiclass Models30мин

2 практических упражнения

Train a Classification Model30мин

Apply The Classification Workflow50мин

Неделя

Неделя 3

8 ч. на завершение

Applying the Supervised Machine Learning Workflow

8 ч. на завершение

9 видео ((всего 49 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов

9 видео

Addressing Underfitting and Overfitting8мин

Using Validation Data During Training3мин

Embedded Methods for Feature Selection7мин

Using Regularization to Prevent Overfitting6мин

Introduction to Ensemble Models3мин

Training Ensemble Models3мин

Introduction to Hyperparameters5мин

Optimizing Hyperparameters8мин

Summary of Module 32мин

5 материалов для самостоятельного изучения

Introduction to Module 310мин

Examining Bias Variance Trade-off15мин

Practice Partitioning Data30мин

Using Wrapper Methods to Select Features40мин

Introduction to the Course Project10мин

2 практических упражнения

Practice Reducing Model Complexity30мин

Applying Ensemble Models30мин

Неделя

Неделя 4

5 ч. на завершение

Advanced Topics and Next Steps

5 ч. на завершение

5 видео ((всего 26 мин.)), 7 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов

5 видео

Handling Class Imbalance5мин

Reducing Specific Errors Using Cost Matrices7мин

Integrating Your Model3мин

A Discussion with Heather7мин

Summary of Predictive Modeling and Machine Learning3мин

7 материалов для самостоятельного изучения

Introduction to Module 45мин

Sampling Data30мин

Practice Handling Class Imbalance30мин

Oversampling the Minority Class30мин

Examples of Integrating Machine Learning Models15мин

Automated Machine Learning45мин

Provide Feedback on Your Course Experience5мин

2 практических упражнения

Practice Reducing Prediction Errors30мин

Quiz: Advanced Topics and Next Steps1ч

Рецензии

4.8

Рецензии: 26

5 stars
80,58 %
4 stars
17,47 %
3 stars
1,94 %

Лучшие отзывы о курсе PREDICTIVE MODELING AND MACHINE LEARNING WITH MATLAB

от партнера SV5 янв. 2022 г.

Thanks to Mathworks team for such a well structured course with quality content and lectures. Looking forward to more such quality content such as deep learning and reinforced learning

от партнера AC13 дек. 2020 г.

Great course, I like how they keep everything organized and pretty straightforward.

от партнера AT16 дек. 2020 г.

Learner friendly explanations and examples! The animations complement the great content!

от партнера FE3 окт. 2020 г.

Fantastic course to learn more about MATLABs ML capabilities

Посмотреть все отзывы

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.

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.
Will I have access to MATLAB?
Yes. A free license to MATLAB Online is available to learners enrolled in the course. You can view the supported browsers here.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.

Обучайте сотрудников и добивайтесь отличных результатов в бизнесе

Откройте для себя Coursera для бизнеса

Predictive Modeling and Machine Learning with MATLAB

Об этом курсе

Приобретаемые навыки

Преподаватели

Michael Reardon

Maria Gavilan-Alfonso

Erin Byrne

Matt Rich

Brandon Armstrong

Adam Filion

Isaac Bruss

Nikola Trica

Brian Buechel

Heather Gorr

Sam Jones

от партнера

MathWorks

Программа курса: что вы изучите

Creating Regression Models

Creating Classification Models

Applying the Supervised Machine Learning Workflow

Advanced Topics and Next Steps

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе PREDICTIVE MODELING AND MACHINE LEARNING WITH MATLAB

Специализация Practical Data Science with MATLAB: общие сведения

Часто задаваемые вопросы

Начните карьеру или продвиньтесь по карьерной лестнице

Смотреть популярные темы

Популярные курсы и статьи

Получите диплом или сертификат онлайн

Coursera

Сообщество

Еще

Predictive Modeling and Machine Learning with MATLAB

Об этом курсе

Приобретаемые навыки

Преподаватели

Michael Reardon

Maria Gavilan-Alfonso

Erin Byrne

Matt Rich

Brandon Armstrong

Adam Filion

Isaac Bruss

Nikola Trica

Brian Buechel

Heather Gorr

Sam Jones

от партнера

MathWorks

Программа курса: что вы изучите

Creating Regression Models

Creating Classification Models

Applying the Supervised Machine Learning Workflow

Advanced Topics and Next Steps

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе PREDICTIVE MODELING AND MACHINE LEARNING WITH MATLAB

Специализация Practical Data Science with MATLAB: общие сведения

Часто задаваемые вопросы

Coursera Footer

Начните карьеру или продвиньтесь по карьерной лестнице

Смотреть популярные темы

Популярные курсы и статьи

Получите диплом или сертификат онлайн

Coursera

Сообщество

Еще