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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

27.724 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: Deskriptive Statistik
  • Kategorie: Datenverarbeitung
  • Kategorie: Daten-Storytelling
  • Kategorie: Datenverarbeitung
  • Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
  • Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
  • Kategorie: Datenvisualisierungssoftware
  • Kategorie: Daten-Integration
  • Kategorie: Technische Kommunikation
  • Kategorie: Explorative Datenanalyse
  • Kategorie: Matlab
  • Kategorie: Prädiktive Modellierung

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

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

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: Überwachtes Lernen
Kategorie: Matlab
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Feature Technik
Kategorie: Statistische Modellierung
Kategorie: Stichproben (Statistik)
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: Matlab
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Statistische Berichterstattung
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Daten-Storytelling
Kategorie: Daten bereinigen
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Daten importieren/exportieren
Kategorie: Technische Kommunikation

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Dozenten

Sam Jones
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Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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