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 ロゴ

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

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2時間で修了

Week 1: Supervised Learning & 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
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 Neighbors6 分
Review: Logistic Regression and Support Vector Machines5 分
Classification10 分
4

4

1時間で修了

Week 4: Gradient Descent

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....
Python Data Products for Predictive Analytics

よくある質問

  • 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.
  • 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。

  • 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

  • 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

  • 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。