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17時間で修了
英語
字幕:英語
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シラバス - 本コースの学習内容

1

1

5時間で修了

Creating Regression Models

5時間で修了
10件のビデオ (合計68分), 8 readings, 7 quizzes
10件のビデオ
Instructor Introduction2 分
Introduction to the Taxi Data7 分
Creating and Cleaning Features8 分
Introduction to Regression8 分
Using the Regression Learner App10 分
Customizing Model Parameters9 分
Evaluating Regression Models6 分
Evaluate Your Model in MATLAB9 分
Summary of Regression1 分
8件の学習用教材
Download and Install MATLAB15 分
Data and Code Files15 分
Supervised Machine Learning Reference10 分
Welcome Beta Testers!5 分
Introduction to Module 15 分
Variables in the Taxi Data10 分
Summary of Regression Models15 分
Regression Metrics10 分
3の練習問題
Feature Engineering Review12 分
Train a Regression Model30 分
Apply the Regression Workflow45 分
2

2

4時間で修了

Creating Classification Models

4時間で修了
6件のビデオ (合計45分), 6 readings, 2 quizzes
6件のビデオ
Using the Classification Learner App7 分
Evaluating Classification Models11 分
Evaluating Classification Models in MATLAB5 分
Training a Multiclass Model7 分
Summary of Classification1 分
6件の学習用教材
Introduction to Module 25 分
Summary of Classification Models15 分
Binary Classification Metrics Reference20 分
Evaluate and Customize Classification Models30 分
Multiclass Classification Metrics Reference20 分
Customizing Multiclass Models30 分
2の練習問題
Train a Classification Model30 分
Apply The Classification Workflow50 分
3

3

7時間で修了

Applying the Supervised Machine Learning Workflow

7時間で修了
7件のビデオ (合計42分), 4 readings, 3 quizzes
7件のビデオ
Using Validation Data During Training3 分
Embedded Methods for Feature Selection7 分
Using Regularization to Prevent Overfitting6 分
Introduction to Ensemble Models3 分
Training Ensemble Models3 分
Optimizing Hyperparameters8 分
4件の学習用教材
Introduction to Module 310 分
Practice Partitioning Data30 分
Using Wrapper Methods to Select Features40 分
Introduction to the Course Project10 分
2の練習問題
Practice Reducing Model Complexity30 分
Applying Ensemble Models30 分

Practical Data Science with MATLAB専門講座について

Do you find yourself in an industry or field that increasingly uses data to answer questions? Are you working with an overwhelming amount of data and need to make sense of it? Do you want to avoid becoming a full-time software developer or statistician to do meaningful tasks with your data? Completing this specialization will give you the skills and confidence you need to achieve practical results in Data Science quickly. Being able to visualize, analyze, and model data are some of the most in-demand career skills from fields ranging from healthcare, to the auto industry, to tech startups. This specialization assumes you have domain expertise in a technical field and some exposure to computational tools, such as spreadsheets. To be successful in completing the courses, you should have some background in basic statistics (histograms, averages, standard deviation, curve fitting, interpolation). Throughout this specialization, you will be using MATLAB. MATLAB is the go-to choice for millions of people working in engineering and science, and provides the capabilities you need to accomplish your data science tasks. You will be provided with free access to MATLAB for the duration of the specialization to complete your work....
Practical Data Science with MATLAB

よくある質問

  • 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。
  • 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

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。