394件の評価
10,454人がすでに登録済みです
Clean and preprocess geolocation data for clustering
Visualize geolocation data interactively using Python
Cluster this data ranging from simple to more advanced methods, and evaluate these clustering algorithms
In this 1.5-hour long project, you will learn how to clean and preprocess geolocation data for clustering. You will learn how to export this data into an interactive file that can be better understood for the data. You will learn how to cluster initially with a K-Means approach, before using a more complicated density-based algorithm, DBSCAN. We will discuss how to evaluate these models, and offer improvements to DBSCAN with the introduction of HDBSCAN. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.
visualization
Machine Learning
clustering
Data Analysis
map building
ワークエリアを使用した分割画面で再生するビデオでは、講師がこれらの手順を説明します。
An introduction to the problem, as well as basic exploratory data analysis and visualizations
Visualizing geographical data in a more meaningful and interactive way
Methods of evaluating the strength of a clustering algorithm
Theory behind K-Means, and how to use it for our problem
Introduction to density-based clustering approaches, and how to use DBSCAN
Introduction to HDBSCAN, to alleviate constraints of classical DBSCAN
A simple method to address outliers classified by density-based models.
ワークスペースは、ブラウザに完全にロードされたクラウドデスクトップですので、ダウンロードは不要です
分割画面のビデオで、講師が手順ごとにガイドします
NBにより
2020年5月20日It would be better if there was no time limit to the project on VM as the VM was too slow.Rest the instructor was awesome ,content was perfect and whatever he taught was very well understood.
MSにより
2020年7月12日It is very interactive and informative course. The instructor is patient in explaining almost every cell of code. I thoroughly enjoyed the course divided in chunks.
TSにより
2020年4月17日Thanks a lot, It was a short, quick and very useful project learning experience. Hope you will provide more geospatial data analysis projects in future soon.
SDにより
2020年6月12日Nice hands-on course to get introduced with the some popular clustering approaches like k-means, DBSCAN, HDBSCAN etc.
ガイド付きプロジェクトを購入することによって、ガイド付きプロジェクトを完了するために必要なものすべてが得られます。これには、開始する必要のあるファイルとソフトウェアを含むWebブラウザを介したクラウドデスクトップワークスペースへのアクセスの他、専門家によるステップバイステップのビデオ講座が含まれます。
ワークスペースにはラップトップまたはデスクトップコンピューターに適したサイズのクラウドデスクトップが含まれているため、モバイル機器ではガイド付きプロジェクトを使用できません。
ガイド付きプロジェクトの講師は、プロジェクトのスキル、ツール、またはその分野での経験があり、知識を共有して世界中の何百万人もの受講生に影響を与えるたことに情熱を持つ専門家です。
ガイド付きプロジェクトから作成したファイルをダウンロードして保持できます。そのためには、クラウドデスクトップにアクセスしているときに「ファイルブラウザ」機能を使用できます。
ガイド付きプロジェクトは払い戻しの対象外です。すべての返金ポリシーを表示する。
ガイド付きプロジェクトには学費援助が利用できません。
ガイド付きプロジェクトでは監査を使用できません。
ページの上部で、このガイド付きプロジェクトの経験レベルを押して、知識の前提条件を表示できます。ガイド付きプロジェクトのすべてのレベルで、インストラクターがステップバイステップでご案内します。
はい。ガイド付きプロジェクトを完了するために必要なものはすべて、ブラウザで利用可能なクラウドデスクトップで利用できます。
分割画面環境でタスクをブラウザで直接完了することで学習できます。画面の左側で、ワークスペースでタスクを完了します。画面の右側で、講師がプロジェクトをステップごとにガイドします。
さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。
