Este curso forma parte de Programa especializado: Python Data Products for Predictive Analytics

4.4
estrellas
46 calificaciones

Julian McAuley +1 instructores más

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Programa especializado: Python Data Products for Predictive AnalyticsUniversidad de California en San Diego

Acerca de este Curso

2093 vistas recientes

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.

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Qué aprenderás

Understand the definitions of simple error measures (e.g. MSE, accuracy, precision/recall).
Evaluate the performance of regressors / classifiers using the above measures.
Understand the difference between training/testing performance, and generalizability.
Understand techniques to avoid overfitting and achieve good generalization performance.

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Instructores

Calificación del instructor

4,5/5 (7 calificaciones)

Julian McAuley

Ilkay Altintas

Chief Data Science Officer

San Diego Supercomputer Center

460.340 alumnos

13 cursos

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana1

Semana 1

3 horas para completar

Week 1: Diagnostics for Data

3 horas para completar

6 videos (Total 49 minutos), 4 lecturas, 3 cuestionarios

6 videos

Introduction to Course 3: Meaningful Predictive Modeling3mMotivation Behind the MSE8mRegression Diagnostics: MSE and R²6mOver- and Under-Fitting6mClassification Diagnostics: Accuracy and Error11mClassification Diagnostics: Precision and Recall12m

4 lecturas

Syllabus10mSetting Up Your System10m(Optional) Additional Resources and Recommended Readings10mCourse Materials10m

3 ejercicios de práctica

Review: Regression Diagnostics30mReview: Classification Diagnostics30mDiagnostics for Data30m

Semana2

Semana 2

2 horas para completar

Week 2: Codebases, Regularization, and Evaluating a Model

2 horas para completar

4 videos (Total 35 minutos)

Semana3

Semana 3

2 horas para completar

Week 3: Validation and Pipelines

2 horas para completar

4 videos (Total 24 minutos)

Semana4

Semana 4

2 horas para completar

Final Project

2 horas para completar

2 lecturas

Reseñas

4.4

9 reseña

5 stars
58,69 %
4 stars
23,91 %
3 stars
13,04 %
2 stars
4,34 %

Principales reseñas sobre MEANINGFUL PREDICTIVE MODELING

por IS16 de nov. de 2019

Excellent content, but presentation is a bit challenging at times.

por PT31 de mar. de 2021

The course provided a lot of insights into predictive modeling.

Ver todas las reseñas

Acerca de Programa especializado: Python Data Products for Predictive Analytics

Python data products are powering the AI revolution. Top companies like Google, Facebook, and Netflix use predictive analytics to improve the products and services we use every day. Take your Python skills to the next level and learn to make accurate predictions with data-driven systems and deploy machine learning models with this four-course Specialization from UC San Diego.

This Specialization is for learners who are proficient with the basics of Python. You’ll start by creating your first data strategy. You’ll also develop statistical models, devise data-driven workflows, and learn to make meaningful predictions for a wide-range of business and research purposes. Finally, you’ll use design thinking methodology and data science techniques to extract insights from a wide range of data sources. This is your chance to master one of the technology industry’s most in-demand skills. Python Data Products for Predictive Analytics is taught by Professor Ilkay Altintas, Ph.D. and Julian McAuley. Dr. Alintas is a prominent figure in the data science community and the designer of the highly-popular Big Data Specialization on Coursera. She has helped educate hundreds of thousands of learners on how to unlock value from massive datasets.

Python Data Products for Predictive Analytics

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.

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Estudiante.

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