Statistical Data Visualization with Seaborn

4.7
91件の評価
提供:
Coursera Project Network
2,711人がすでに登録済みです
このガイド付きプロジェクトでは、次のことを行います。

Produce and customize various chart types with Seaborn

Apply feature selection and feature extraction methods with scikit-learn

Build a boosted decision tree classifier with XGBoost

Clock1.5 hours
Intermediate中級
Cloudダウンロード不要
Video分割画面ビデオ
Comment Dots英語
Laptopデスクトップのみ

Welcome to this project-based course on Statistical Data Visualization with Seaborn. Producing visualizations is an important first step in exploring and analyzing real-world data sets. As such, visualization is an indispensable method in any data scientist's toolbox. It is also a powerful tool to identify problems in analyses and for illustrating results. In this project, we will employ the statistical data visualization library, Seaborn, to discover and explore the relationships in the Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) data set. We will use the results from our exploratory data analysis (EDA) in the previous project, Breast Cancer Diagnosis – Exploratory Data Analysis to: drop correlated features, implement feature selection and feature extraction methods including feature selection with correlation, univariate feature selection, recursive feature elimination, principal component analysis (PCA) and tree based feature selection methods. Lastly, we will build a boosted decision tree classifier with XGBoost to classify tumors as either malignant or benign. This course runs on Coursera's hands-on project platform called Rhyme. On Rhyme, you do projects in a hands-on manner in your browser. You will get instant access to pre-configured cloud desktops containing all of the software and data you need for the project. Everything is already set up directly in your internet browser so you can just focus on learning. For this project, you’ll get instant access to a cloud desktop with Python, Jupyter, and scikit-learn pre-installed. Notes: - You will be able to access the cloud desktop 5 times. However, you will be able to access instructions videos as many times as you want. - 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.

あなたが開発するスキル

Data ScienceMachine LearningPython ProgrammingSeabornData Visualization (DataViz)

ステップバイステップで学習します

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。

  1. Project Overview

  2. Importing Libraries and Data

  3. Dropping Correlated Columns from Feature List

  4. Classification using XGBoost (minimal feature selection)

  5. Univariate Feature Selection

  6. Recursive Feature Elimination with Cross-Validation

  7. Plot CV Scores vs Number of Features Selected

  8. Feature Extraction using Principal Component Analysis

ガイド付きプロジェクトの仕組み

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

レビュー

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よくある質問

よくある質問

  • 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、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。