Clustering Geolocation Data Intelligently in Python

4.4
звезд
Оценки: 292
от партнера
Coursera Project Network
6,292 уже зарегистрированы
В этом Проект с консультациями вы:

Clean and preprocess geolocation data for clustering

Visualize geolocation data interactively using Python

Cluster this data ranging from simple to more advanced methods, and evaluate these clustering algorithms

Clock75-90mins
IntermediateУчащийся среднего уровня
CloudЗагрузка не требуется
VideoВидео на разделенном экране
Comment DotsАнглийский
LaptopТолько для ПК

In this 1.5-hour long project, you will learn how to clean and preprocess geolocation data for clustering. You will learn how to export this data into an interactive file that can be better understood for the data. You will learn how to cluster initially with a K-Means approach, before using a more complicated density-based algorithm, DBSCAN. We will discuss how to evaluate these models, and offer improvements to DBSCAN with the introduction of HDBSCAN. 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.

Навыки, которые вы получите

visualizationMachine LearningclusteringData Analysismap building

Будете учиться пошагово

На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:

  1. An introduction to the problem, as well as basic exploratory data analysis and visualizations

  2. Visualizing geographical data in a more meaningful and interactive way

  3. Methods of evaluating the strength of a clustering algorithm

  4. Theory behind K-Means, and how to use it for our problem

  5. Introduction to density-based clustering approaches, and how to use DBSCAN

  6. Introduction to HDBSCAN, to alleviate constraints of classical DBSCAN

  7. A simple method to address outliers classified by density-based models.

Как устроены проекты с консультациями

Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.

На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые

Преподаватели

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе CLUSTERING GEOLOCATION DATA INTELLIGENTLY IN PYTHON

Посмотреть все отзывы

Часто задаваемые вопросы

Часто задаваемые вопросы

  • Приобретая проект с консультациями, вы получаете все необходимое для его выполнения, включая браузерный доступ к рабочему столу, содержащему папки и программы для начала работы, а также пошаговые видеоинструкции от отраслевого эксперта.

  • Поскольку ваше рабочее пространство включает облачный рабочий стол, рассчитанный на ноутбук или ПК, проекты с консультациями недоступны на мобильном устройстве.

  • Преподаватели, ведущие проект с рекомендациями, — это отраслевые эксперты с навыками, инструментами и пониманием темы, которые хотят разделить свои знания с миллионами учащихся по всему миру.

  • Вы можете скачать и сохранить любой из созданных файлов своего проекта с рекомендациями. Для этого воспользуйтесь функцией "Обозреватель файлов" на облачном рабочем столе.

  • Средства за проекты с рекомендациями не возвращаются. Ознакомьтесь с полным текстом нашей политики возврата средств.

  • Финансовая помощь недоступна для проектов с рекомендациями.

  • Прослушивание недоступно для проектов с консультациями.

  • В верхней части страницы вы можете нажать уровень опыта для этого проекта с консультациями, чтобы просмотреть предварительные требования к знаниями. Преподаватель проведет вас пошагово по каждому уровню проекта с консультациями.

  • Да, все необходимое для завершения проекта с рекомендациями будет доступно на облачном рабочем столе. Вы сможете открыть этот рабочий стол в браузере.

  • Вы научитесь выполнять задания в режиме разделенного экрана непосредственно в браузере. В левой части экрана можно выполнять задания в своем рабочем пространстве. В правой части экрана можно просматривать пошаговые инструкции преподавателя по работе с проектом.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.