This is the second course in the four-course specialization Python Data Products for Predictive Analytics, building on the data processing covered in Course 1 and introducing the basics of designing predictive models in Python. In this course, you will understand the fundamental concepts of statistical learning and learn various methods of building predictive models. At each step in the specialization, you will gain hands-on experience in data manipulation and building your skills, eventually culminating in a capstone project encompassing all the concepts taught in the specialization.
提供：
Python Data Products for Predictive Analytics の専門講座カリフォルニア大学サンディエゴ校このコースについて
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柔軟性のある期限
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中級レベル
約7時間で修了
英語
字幕：英語
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カリフォルニア大学サンディエゴ校
UC San Diego is an academic powerhouse and economic engine, recognized as one of the top 10 public universities by U.S. News and World Report. Innovation is central to who we are and what we do. Here, students learn that knowledge isn't just acquired in the classroom—life is their laboratory.
シラバス - 本コースの学習内容
2時間で修了
Week 1: Supervised Learning & Regression
Welcome to the second course in this specialization! This week, we will go over the syllabus, download all course materials, and get your system up and running for the course. We will also introduce the basics of supervised learning and regression.
2時間で修了
5件のビデオ （合計46分）, 4 readings, 3 quizzes
5件のビデオ
Supervised Learning: Regression9 分
Regression in Python10 分
Time-Series Regression8 分
Autoregression6 分
4件の学習用教材
Syllabus10 分
Course Materials10 分
Set Up Your System10 分
Recap: Mathematical Notation10 分
3の練習問題
Review: Supervised Learning4 分
Review: Regression4 分
Supervised Learning & Regression10 分
1時間で修了
Week 2: Features
This week, we will learn what features are in a dataset and how we can work with them through cleaning, manipulation, and analysis in Jupyter notebooks.
1時間で修了
4件のビデオ （合計29分）, 1 reading, 3 quizzes
4件のビデオ
Features from Temporal Data8 分
Feature Transformations4 分
Missing Values7 分
1件の学習用教材
Supplementary Notebook for Features3 分
3の練習問題
Review: Getting Features
Review: Working with Features
Features10 分
1時間で修了
Week 3: Classification
This week, we will learn about classification and several ways you can implement it, such as K-nearest neighbors, logistic regression, and support vector machines.
1時間で修了
4件のビデオ （合計31分）
4件のビデオ
Classification: Nearest Neighbors4 分
Classification: Logistic Regression10 分
Introduction to Support Vector Machines10 分
3の練習問題
Review: Classification and K-Nearest Neighbors6 分
Review: Logistic Regression and Support Vector Machines5 分
Classification10 分
1時間で修了
Week 4: Gradient Descent
This week, we will learn the importance of properly training and testing a model. We will also implement gradient descent in both Python and TensorFlow.
1時間で修了
5件のビデオ （合計36分）
5件のビデオ
Introduction to Training and Testing6 分
Gradient Descent in Python8 分
Gradient Descent in TensorFlow6 分
Livecoding: Tensorflow7 分
3の練習問題
Review: Classification and Training4 分
Review: Gradient Descent4 分
More on Classification15 分
Python Data Products for Predictive Analytics専門講座について
Python data products are powering the AI revolution. Top companies like Google, Facebook, and Netflix use predictive analytics to improve the products and services we use every day. Take your Python skills to the next level and learn to make accurate predictions with data-driven systems and deploy machine learning models with this four-course Specialization from UC San Diego.
This Specialization is for learners who are proficient with the basics of Python. You’ll start by creating your first data strategy. You’ll also develop statistical models, devise data-driven workflows, and learn to make meaningful predictions for a wide-range of business and research purposes. Finally, you’ll use design thinking methodology and data science techniques to extract insights from a wide range of data sources. This is your chance to master one of the technology industry’s most in-demand skills.
Python Data Products for Predictive Analytics is taught by Professor Ilkay Altintas, Ph.D. and Julian McAuley. Dr. Alintas is a prominent figure in the data science community and the designer of the highly-popular Big Data Specialization on Coursera. She has helped educate hundreds of thousands of learners on how to unlock value from massive datasets.
よくある質問
いつ講座や課題にアクセスできるようになりますか？
Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:
- The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
- The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
この専門講座をサブスクライブすると何を行うことができるようになりますか？
コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。
返金ポリシーについて教えてください。
サブスクライブすると、7日間の無料トライアルを体験できます。この期間中は解約金なしでキャンセルできます。それ以降、払い戻しはありませんが、サブスクリプションをいつでもキャンセルできます。返金ポリシーをすべて表示します。
学資援助はありますか？
はい。受講料の支払いが難しい受講生に、Coursera（コーセラ）は学資援助を提供しています。左側の［登録］ボタンの下にある［学資援助］のリンクをクリックして申請してください。申請書の入力を促すメッセージが表示され、承認されると通知が届きます。キャップストーンプロジェクトを含む専門講座の各コースでこのステップを完了する必要があります。詳細。
コースを修了することで大学の単位は付与されますか？
このコースでは大学の単位は付与されませんが、一部の大学ではコース修了証を単位として承認する場合があります。詳細については、大学にお問い合わせください。Coursera（コーセラ）のオンライン学位および Mastertrack™証明書は、大学の単位を取得する機会を提供します。
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。
