このコースについて

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受講生の就業成果

42%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

41%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

14%

昇給や昇進につながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
次における6の4コース
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
約22時間で修了
英語

習得するスキル

Machine Learning ConceptsKnimeMachine LearningApache Spark

受講生の就業成果

42%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

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昇給や昇進につながった
共有できる証明書
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提供:

Placeholder

カリフォルニア大学サンディエゴ校

シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up96%(6,096 件の評価)Info
1

1

1時間で修了

Welcome

1時間で修了
2件のビデオ (合計14分)
2件のビデオ
Summary of Big Data Integration and Processing10 分
4時間で修了

Introduction to Machine Learning with Big Data

4時間で修了
7件のビデオ (合計45分), 7 学習用教材, 1 個のテスト
7件のビデオ
Categories Of Machine Learning Techniques7 分
Machine Learning Process3 分
Goals and Activities in the Machine Learning Process10 分
CRISP-DM5 分
Scaling Up Machine Learning Algorithms5 分
Tools Used in this Course5 分
7件の学習用教材
Slides: Machine Learning Overview and Applications25 分
Downloading, Installing and Using KNIME1 時間
Downloading and Installing the Cloudera VM Instructions (Windows)10 分
Downloading and Installing the Cloudera VM Instructions (Mac)10 分
Instructions for Downloading Hands On Datasets10 分
Instructions for Starting Jupyter10 分
PDFs of Readings for Week 1 Hands-On10 分
1の練習問題
Machine Learning Overview20 分
2

2

3時間で修了

Data Exploration

3時間で修了
6件のビデオ (合計39分), 5 学習用教材, 2 個のテスト
6件のビデオ
Data Exploration4 分
Data Exploration through Summary Statistics7 分
Data Exploration through Plots8 分
Exploring Data with KNIME Plots9 分
Data Exploration in Spark5 分
5件の学習用教材
Slides: Data Exploration Overview and Terminology10 分
Description of Daily Weather Dataset10 分
Exploring Data with KNIME Plots40 分
Data Exploration in Spark10 分
PDFs of Activities for Data Exploration Hands-On Readings10 分
2の練習問題
Data Exploration20 分
Data Exploration in KNIME and Spark Quiz20 分
3時間で修了

Data Preparation

3時間で修了
8件のビデオ (合計42分), 4 学習用教材, 2 個のテスト
8件のビデオ
Data Quality4 分
Addressing Data Quality Issues4 分
Feature Selection5 分
Feature Transformation5 分
Dimensionality Reduction7 分
Handling Missing Values in KNIME5 分
Handling Missing Values in Spark5 分
4件の学習用教材
Slides: Data Preparation for Machine Learning30 分
Handling Missing Values in KNIME20 分
Handling Missing Values in Spark10 分
PDFs for Data Preparation Hands-On Readings10 分
2の練習問題
Data Preparation25 分
Handling Missing Values in KNIME and Spark Quiz20 分
3

3

5時間で修了

Classification

5時間で修了
8件のビデオ (合計60分), 7 学習用教材, 2 個のテスト
8件のビデオ
Building and Applying a Classification Model5 分
Classification Algorithms2 分
k-Nearest Neighbors4 分
Decision Trees13 分
Naïve Bayes14 分
Classification using Decision Tree in KNIME8 分
Classification in Spark6 分
7件の学習用教材
Slides: What is Classification?10 分
Slides: Classification Algorithms10 分
Classification using Decision Tree in KNIME45 分
Interpreting a Decision Tree in KNIME20 分
Instructions for Changing the Number of Cloudera VM CPUs10 分
Classification in Spark45 分
PDFs for Classification Hands-On Readings10 分
2の練習問題
Classification20 分
Classification in KNIME and Spark Quiz30 分
4

4

3時間で修了

Evaluation of Machine Learning Models

3時間で修了
7件のビデオ (合計42分), 7 学習用教材, 2 個のテスト
7件のビデオ
Overfitting in Decision Trees3 分
Using a Validation Set9 分
Metrics to Evaluate Model Performance10 分
Confusion Matrix7 分
Evaluation of Decision Tree in KNIME3 分
Evaluation of Decision Tree in Spark2 分
7件の学習用教材
Slides: Overfitting: What is it and how would you prevent it?10 分
Slides: Model evaluation metrics and methods10 分
Evaluation of Decision Tree in KNIME30 分
Completed KNIME Workflows10 分
Evaluation of Decision Tree in Spark20 分
Comparing Classification Results for KNIME and Spark10 分
PDFs for Evaluation of Machine Learning Models Hands-On Readings10 分
2の練習問題
Model Evaluation20 分
Model Evaluation in KNIME and Spark Quiz30 分

レビュー

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よくある質問

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。