に含まれていますOne of the most common tasks performed by data scientists and data analysts are prediction and machine learning. This course will cover the basic components of building and applying prediction functions with an emphasis on practical applications. The course will provide basic grounding in concepts such as training and tests sets, overfitting, and error rates. The course will also introduce a range of model based and algorithmic machine learning methods including regression, classification trees, Naive Bayes, and random forests. The course will cover the complete process of building prediction functions including data collection, feature creation, algorithms, and evaluation.
提供：
ジョンズ・ホプキンズ大学（Johns Hopkins University）このコースについて
46,598 最近の表示
受講生の就業成果
37%
コース終了後に新しいキャリアをスタートした
37%
コースが具体的なキャリアアップにつながった
12%
昇給や昇進につながった
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。
約9時間で修了
英語
字幕：アラビア語, フランス語, ポルトガル語（ヨーロッパ）, イタリア語, ベトナム語, 韓国語, ドイツ語, ロシア語, 英語, スペイン語
学習内容
Use the basic components of building and applying prediction functions
Understand concepts such as training and tests sets, overfitting, and error rates
Describe machine learning methods such as regression or classification trees
Explain the complete process of building prediction functions
習得するスキル
Random ForestMachine Learning (ML) AlgorithmsMachine LearningR Programming
受講生の就業成果
37%
コース終了後に新しいキャリアをスタートした
37%
コースが具体的なキャリアアップにつながった
12%
昇給や昇進につながった
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。
約9時間で修了
英語
字幕：アラビア語, フランス語, ポルトガル語（ヨーロッパ）, イタリア語, ベトナム語, 韓国語, ドイツ語, ロシア語, 英語, スペイン語
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ジョンズ・ホプキンズ大学（Johns Hopkins University）
The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world.
シラバス - 本コースの学習内容
2時間で修了
Week 1: Prediction, Errors, and Cross Validation
This week will cover prediction, relative importance of steps, errors, and cross validation.
2時間で修了
9件のビデオ （合計73分）, 4 学習用教材, 1 個のテスト
2時間で修了
Week 2: The Caret Package
This week will introduce the caret package, tools for creating features and preprocessing.
2時間で修了
9件のビデオ （合計96分）
1時間で修了
Week 3: Predicting with trees, Random Forests, & Model Based Predictions
This week we introduce a number of machine learning algorithms you can use to complete your course project.
1時間で修了
5件のビデオ （合計48分）
3時間で修了
Week 4: Regularized Regression and Combining Predictors
This week, we will cover regularized regression and combining predictors.
3時間で修了
4件のビデオ （合計33分）, 2 学習用教材, 3 個のテスト
レビュー
PRACTICAL MACHINE LEARNING からの人気レビュー
MRにより2020年8月13日
recommended for all the 21st centuary students who might be intrested to play with data in future or some kind of work related to make predictions systemically must have good knowledge of this course
ADにより2017年2月28日
Issues of every stage of the construction of learning machine model, as well as issues with several different machine learning methods are well and in fine yet very understandable detail explained.
DHにより2018年6月17日
Excellent introduction to basic ML techniques. A lot of material covered in a short period of time! I will definitely seek more advanced training out of the inspiration provided by this class.
ASにより2017年8月30日
Highly recommend this course. It makes you read a lot, do lot's of practical exercises. The final project is a must do. After finishing this course you can start playing with kaggle data sets.
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？
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？
Is financial aid available?
コースを修了することで大学の単位は付与されますか？
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。
