このコースについて

12,760 最近の表示
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。
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。
中級レベル
約8時間で修了
英語
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。
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。
中級レベル
約8時間で修了
英語

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

1

1

3時間で修了

Week 1: Supervised Learning & Regression

3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 Learning30 分
Review: Regression30 分
Supervised Learning & Regression10 分
2

2

1時間で修了

Week 2: Features

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
3

3

1時間で修了

Week 3: Classification

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 Neighbors30 分
Review: Logistic Regression and Support Vector Machines5 分
Classification10 分
4

4

2時間で修了

Week 4: Gradient Descent

2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 Training30 分
Review: Gradient Descent30 分
More on Classification15 分

Python Data Products for Predictive Analytics専門講座について

Python Data Products for Predictive Analytics

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。