この専門講座について
13,059 最近の表示

100%オンラインコース

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

フレキシブルなスケジュール

柔軟性のある期限の設定および維持

中級レベル

約4か月で修了

推奨5時間/週

英語

字幕:英語

学習内容

  • Check

    Discover how to transform data and make it suitable for data-driven predictive tasks

  • Check

    Understand how to compute basic statistics using real-world datasets of consumer activities, like product reviews and more

  • Check

    Use Python to create interactive data visualizations to make meaningful predictions and build simple demo systems

  • Check

    Perform simple regressions and classifications on datasets using machine learning libraries

習得するスキル

Machine LearningPython ProgrammingPredictive AnalyticsData ProcessingData Visualization (DataViz)

100%オンラインコース

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

フレキシブルなスケジュール

柔軟性のある期限の設定および維持

中級レベル

約4か月で修了

推奨5時間/週

英語

字幕:英語

専門講座のしくみ

コースを受講しましょう。

Coursera(コーセラ)の専門講座は、一連のコース群であり、技術を身に付ける手助けとなります。開始するには、専門講座に直接登録するか、コースを確認して受講したいコースを選択してください。専門講座の一部であるコースにサブスクライブすると、自動的にすべての専門講座にサブスクライブされます。1つのコースを修了するだけでも結構です。いつでも、学習を一時停止したり、サブスクリプションを終了することができます。コースの登録状況や進捗を追跡するには、受講生のダッシュボードにアクセスしてください。

実践型プロジェクト

すべての専門講座には、実践型プロジェクトが含まれています。専門講座を完了して修了証を獲得するには、成功裏にプロジェクトを終了させる必要があります。専門講座に実践型プロジェクトに関する別のコースが含まれている場合、専門講座を開始するには、それら他のコースをそれぞれ終了させる必要があります。

修了証を取得

すべてのコースを終了し、実践型プロジェクトを完了すると、修了証を獲得します。この修了証は、今後採用企業やあなたの職業ネットワークと共有できます。

how it works

この専門講座には4コースあります。

コース1

Basic Data Processing and Visualization

4.4
31件の評価
7件のレビュー

This is the first course in the four-course specialization Python Data Products for Predictive Analytics, introducing the basics of reading and manipulating datasets in Python. In this course, you will learn what a data product is and go through several Python libraries to perform data retrieval, processing, and visualization. This course will introduce you to the field of data science and prepare you for the next three courses in the Specialization: Design Thinking and Predictive Analytics for Data Products, Meaningful Predictive Modeling, and Deploying Machine Learning Models. At each step in the specialization, you will gain hands-on experience in data manipulation and building your skills, eventually culminating in a capstone project encompassing all the concepts taught in the specialization.

...
コース2

Design Thinking and Predictive Analytics for Data Products

4.4
14件の評価
3件のレビュー

This is the second course in the four-course specialization Python Data Products for Predictive Analytics, building on the data processing covered in Course 1 and introducing the basics of designing predictive models in Python. In this course, you will understand the fundamental concepts of statistical learning and learn various methods of building predictive models. At each step in the specialization, you will gain hands-on experience in data manipulation and building your skills, eventually culminating in a capstone project encompassing all the concepts taught in the specialization.

...
コース3

Meaningful Predictive Modeling

4.3
9件の評価
1件のレビュー

This course will help us to evaluate and compare the models we have developed in previous courses. So far we have developed techniques for regression and classification, but how low should the error of a classifier be (for example) before we decide that the classifier is "good enough"? Or how do we decide which of two regression algorithms is better? By the end of this course you will be familiar with diagnostic techniques that allow you to evaluate and compare classifiers, as well as performance measures that can be used in different regression and classification scenarios. We will also study the training/validation/test pipeline, which can be used to ensure that the models you develop will generalize well to new (or "unseen") data.

...
コース4

Deploying Machine Learning Models

In this course we will learn about Recommender Systems (which we will study for the Capstone project), and also look at deployment issues for data products. By the end of this course, you should be able to implement a working recommender system (e.g. to predict ratings, or generate lists of related products), and you should understand the tools and techniques required to deploy such a working system on real-world, large-scale datasets. This course is the final course in the Python Data Products for Predictive Analytics Specialization, building on the previous three courses (Basic Data Processing and Visualization, Design Thinking and Predictive Analytics for Data Products, and Meaningful Predictive Modeling). At each step in the specialization, you will gain hands-on experience in data manipulation and building your skills, eventually culminating in a capstone project encompassing all the concepts taught in the specialization.

...

講師

Avatar

Julian McAuley

Assistant Professor
Computer Science
Avatar

Ilkay Altintas

Chief Data Science Officer
San Diego Supercomputer Center

カリフォルニア大学サンディエゴ校について

UC San Diego is an academic powerhouse and economic engine, recognized as one of the top 10 public universities by U.S. News and World Report. Innovation is central to who we are and what we do. Here, students learn that knowledge isn't just acquired in the classroom—life is their laboratory....

よくある質問

  • はい。まず始めに興味のあるコースカードをクリックして登録します。コースに登録して修了することによって、共有できる修了証を取得するか、無料でコースを聴講してコースの教材を確認することができます。専門講座の一部であるコースにサブスクライブすると、専門講座全体に自動的にサブスクライブされます。進捗を追跡するには、受講生のダッシュボードにアクセスしてください。

  • このコースは完全にオンラインで提供されているため、実際に教室に出席する必要はありません。Webまたはモバイル機器からいつでもどこからでも講義、学習用教材、課題にアクセスできます。

  • Time to completion can vary based on your schedule, but most learners are able to complete the Specialization in about 4 to 6 months.

  • Learners should have a basic understanding of the Python programming language.

  • We recommend taking the courses in the order presented, as each subsequent course will build on material from previous courses.

  • Coursera courses and certificates don't carry university credit, though some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.

  • After completing the Specialization, learners will have many of the skills needed to begin working as a Data Scientist, Senior Data Analyst, or Data Engineer. After completing this course, learners will be able to develop data strategies, create statistical models, devise data-driven workflows, and make meaningful predictions that can be used for a wide-range of business and research purposes. Learners will also understand how to use design thinking methodology and data science techniques to extract insights from a wide range of data sources.

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。