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IBM Skills Network による Exploratory Data Analysis for Machine Learning の受講者のレビューおよびフィードバック

4.6
866件の評価

コースについて

This first course in the IBM Machine Learning Professional Certificate introduces you to Machine Learning and the content of the professional certificate. In this course you will realize the importance of good, quality data. You will learn common techniques to retrieve your data, clean it, apply feature engineering, and have it ready for preliminary analysis and hypothesis testing. By the end of this course you should be able to: Retrieve data from multiple data sources: SQL, NoSQL databases, APIs, Cloud  Describe and use common feature selection and feature engineering techniques Handle categorical and ordinal features, as well as missing values Use a variety of techniques for detecting and dealing with outliers Articulate why feature scaling is important and use a variety of scaling techniques   Who should take this course? This course targets aspiring data scientists interested in acquiring hands-on experience  with Machine Learning and Artificial Intelligence in a business setting.   What skills should you have? To make the most out of this course, you should have familiarity with programming on a Python development environment, as well as fundamental understanding of Calculus, Linear Algebra, Probability, and Statistics....

人気のレビュー

AE

2021年9月26日

Very detailed course of Exploratory Data Analysis for Machine learning. Ready to take the next step in data science or Machine learning, this is great course for taking you to the next level.

ML

2021年9月21日

Excellent, very detailed. However, if the lessons can be expand for hypothesis testing and some of their common test like T test, Anova 1 and 2 way, chi square,..it would be better further.

フィルター:

Exploratory Data Analysis for Machine Learning: 1 - 25 / 209 レビュー

by peker m

2020年11月30日

by Arnold D

2020年11月28日

by Kevin S

2020年11月8日

by Tusarkanti N

2020年11月6日

by Charley L

2020年11月18日

by Christopher W

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by Cevdet U E

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2021年12月18日

by Ritvik C

2021年6月30日