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.
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
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
字幕：英語
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提供：
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
3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.
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
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 Neighbors30 分
Review: Logistic Regression and Support Vector Machines5 分
Classification10 分
2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.
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 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.
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？
講義と課題へのアクセスは、登録のタイプによって異なります。聴講モードでコースを受講すると、ほとんどのコース教材を無料で見ることができます。採点された課題にアクセスして修了証を取得するには、聴講中または聴講後に、修了証エクスペリエンスを購入する必要があります。聴講オプションが表示されない場合：
- コースは聴講オプションを提供していない可能性があります。代わりに無料トライアルをお試しいただくか、学資援助を申請することができます。
- コースは、聴講オプションを提供せずに「修了証なしフルコース」オプションを提供する場合があります。このオプションでは、すべてのコース教材が表示され、必須の評価を提出して、最終成績を取得することができます。この場合、修了証エクスペリエンスは購入できません。
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。
Is financial aid available?
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。
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。
