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Spezialisierung Praktische Datenwissenschaft mit MATLAB

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Spezialisierung Praktische Datenwissenschaft mit MATLAB

Sam Jones
Isaac Bruss
Cris LaPierre

Dozenten: Sam Jones

27.702 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
4.8

(924 Bewertungen)

Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
2 months to complete
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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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

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Daten-Integration
  • Kategorie: Matlab
  • Kategorie: Daten importieren/exportieren
  • Kategorie: Prädiktive Modellierung
  • Kategorie: Feature Technik
  • Kategorie: Datenvisualisierung
  • Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
  • Kategorie: Überwachtes Lernen
  • Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
  • Kategorie: Explorative Datenanalyse
  • Kategorie: Technische Kommunikation
  • Kategorie: Daten-Storytelling

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch

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  • 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

Kategorie: Matlab
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Daten importieren/exportieren
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Deskriptive Statistik
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Datenvisualisierungssoftware
Kategorie: Skripting
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Daten-Mapping
Kategorie: Technische Kommunikation
Kategorie: Interaktive Datenvisualisierung
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Wahrscheinlichkeit & Statistik

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

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

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

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

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

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

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Dozenten

Sam Jones
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Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
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Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
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