Este curso forma parte de Programa especializado: Practical Data Science with MATLAB

4.7
estrellas
316 calificaciones

96 %

Michael Reardon +11 instructores más

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Programa especializado: Practical Data Science with MATLABMathWorks

Acerca de este Curso

8149 vistas recientes

In this course, you will build on the skills learned in Exploratory Data Analysis with MATLAB to lay the foundation required for predictive modeling.  This intermediate-level course is useful to anyone who needs to combine data from multiple sources or times and has an interest in modeling.  
These skills are valuable for those who have domain knowledge and some exposure to computational tools, but no programming background. To be successful in this course, you should have some background in basic statistics (histograms, averages, standard deviation, curve fitting, interpolation) and have completed Exploratory Data Analysis with MATLAB. 

Throughout the course, you will merge data from different data sets and handle common scenarios, such as missing data.  In the last module of the course, you will explore special techniques for handling textual, audio, and image data, which are common in data science and more advanced modeling.   By the end of this course, you will learn how to visualize your data, clean it up and arrange it for analysis, and identify the qualities necessary to answer your questions.  You will be able to visualize the distribution of your data and use visual inspection to address artifacts that affect accurate modeling.

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Habilidades que obtendrás

Feature Engineering
Matlab
Data Cleansing

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Instructores

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenido96%(1,155 calificaciones)

Semana

Semana 1

3 horas para completar

Surveying Your Data

3 horas para completar

10 videos (Total 46 minutos), 4 lecturas, 2 cuestionarios

10 videos

Practical Data Science with MATLAB3m

Overview of Data Processing and Feature Engineering3m

Instructor Introduction2m

Introduction to Module 11m

Introduction to the Flights Dataset7m

Exploring the Flights Dataset5m

Describing Distributions6m

Examples of Distributions5m

Visualizing Multidimensional Data8m

Summary of Module 1: Surveying Your Data2m

4 lecturas

Access MATLAB15m

Data and Code Files15m

Variables in the Flights Dataset15m

Practice Visualizing Multidimensional Data45m

2 ejercicios de práctica

Understanding the Flights Dataset20m

Module 1 Quiz30m

Semana

Semana 2

3 horas para completar

Organizing Your Data

3 horas para completar

8 videos (Total 34 minutos), 2 lecturas, 3 cuestionarios

Semana

Semana 3

3 horas para completar

Cleaning Your Data

3 horas para completar

9 videos (Total 44 minutos), 2 lecturas, 3 cuestionarios

9 videos

Introduction to Module 3: Cleaning Your Data1m

Identifying Missing Data6m

Handling Missing Data5m

Identifying Outliers5m

Investigating Outliers6m

Normalizing Data4m

Examples of Normalizing Data4m

Smoothing Data7m

Summary of Module 3: Cleaning Your Data1m

2 lecturas

Practice Working with Outliers1h

Cleaning Data: Analyzing Flight Volume30m

2 ejercicios de práctica

Practice Quiz: Putting it all Together15m

Quiz 3: Cleaning Your Data40m

Semana

Semana 4

4 horas para completar

Finding Features that Matter

4 horas para completar

7 videos (Total 35 minutos), 5 lecturas, 2 cuestionarios

7 videos

Introduction to Module 4: Finding Features that Matter2m

Introduction to Feature Engineering5m

Introduction to Unsupervised Learning3m

Introduction to Clustering Algorithms6m

Evaluating Features8m

Introduction to Dimensionality Reduction and PCA5m

Summary of Module 4: Finding Features that Matter1m

5 lecturas

Examples of Feature Engineering30m

Practice Clustering Data30m

K-means Clustering15m

Applying Filter Methods30m

Applying PCA45m

1 ejercicio de práctica

Quiz 4: Finding Features that Matter45m

Reseñas

4.7

107 reseña

5 stars
76,34 %
4 stars
18,61 %
3 stars
3,15 %
1 star
1,89 %

Principales reseñas sobre DATA PROCESSING AND FEATURE ENGINEERING WITH MATLAB

por D7 de feb. de 2020

Overall I will rate it 9/10 which is really good. Only downside for me is that it was really fast, not enough interactive assignments and sometimes difficult to follow

por AT9 de jul. de 2020

The course was easy to follow and the sections in the week 5 module showed some real life applications of the methods learnt throughout the course.

por SG6 de jun. de 2020

Superb Course to explore and dive into the world of Data processing and Feature Engineering using MATLAB.

por SK23 de jul. de 2020

Overall a good course ! Some parts need more explanation and functions need to be explained to a greater depth.

Ver todas las reseñas

Acerca de Programa especializado: Practical Data Science with MATLAB

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.

Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.
Will I have access to MATLAB?
Yes. A free license to MATLAB Online is available to learners enrolled in the course. You can view the supported browsers here.

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Data Processing and Feature Engineering with MATLAB

Acerca de este Curso

Habilidades que obtendrás

Instructores

Michael Reardon

Maria Gavilan-Alfonso

Erin Byrne

Amanda Wang

Cris LaPierre

Matt Rich

Brandon Armstrong

Adam Filion

Isaac Bruss

Nikola Trica

Brian Buechel

Heather Gorr

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Surveying Your Data

Organizing Your Data

Cleaning Your Data

Finding Features that Matter

Domain-Specific Feature Engineering

Reseñas

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