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

4.8
estrellas
104 calificaciones

Michael Reardon +10 instructores más

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Programa especializado: Practical Data Science with MATLABMathWorks

Acerca de este Curso

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In this course, you will build on the skills learned in Exploratory Data Analysis with MATLAB and Data Processing and Feature Engineering with MATLAB to increase your ability to harness the power of MATLAB to analyze data relevant to the work you do.
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 courses 1 through 2 of this specialization. 

By the end of this course, you will use MATLAB to identify the best machine learning model for obtaining answers from your data. You will prepare your data, train a predictive model, evaluate and improve your model, and understand how to get the most out of your models.

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Curso 3 de 4 en

Programa especializado: Practical Data Science with MATLAB

Nivel intermedio

Aprox. 22 horas para completar

Inglés (English)

¿Podría tu empresa beneficiarse de la capacitación de los empleados en las habilidades más demandadas?

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Habilidades que obtendrás

Machine Learning
Matlab
Predictive Modelling

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Instructores

Calificación del instructor

4,84/5 (47 calificaciones)

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana1

Semana 1

5 horas para completar

Creating Regression Models

5 horas para completar

11 videos (Total 73 minutos), 8 lecturas, 7 cuestionarios

11 videos

Practical Data Science with MATLAB3mInstructor Introduction2mIntroduction to Supervised Machine Learning4mIntroduction to the Taxi Data7mCreating and Cleaning Features8mIntroduction to Regression8mUsing the Regression Learner App10mCustomizing Model Parameters9mEvaluating Regression Models6mEvaluate Your Model in MATLAB9mSummary of Regression1m

8 lecturas

Access MATLAB15mData and Code Files15mSupervised Machine Learning Reference10mIntroduction to Module 15mVariables in the Taxi Data10mNote regarding updates to MATLAB5mSummary of Regression Models15mRegression Metrics10m

3 ejercicios de práctica

Feature Engineering Review12mTrain a Regression Model30mApply the Regression Workflow45m

Semana2

Semana 2

4 horas para completar

Creating Classification Models

4 horas para completar

6 videos (Total 45 minutos), 7 lecturas, 2 cuestionarios

6 videos

Introduction to Classification9mUsing the Classification Learner App7mEvaluating Classification Models11mEvaluating Classification Models in MATLAB5mTraining a Multiclass Model7mSummary of Classification1m

7 lecturas

Introduction to Module 25mNote regarding updates to MATLAB5mSummary of Classification Models15mBinary Classification Metrics Reference20mEvaluate and Customize Classification Models30mMulticlass Classification Metrics Reference20mCustomizing Multiclass Models30m

2 ejercicios de práctica

Train a Classification Model30mApply The Classification Workflow50m

Semana3

Semana 3

8 horas para completar

Applying the Supervised Machine Learning Workflow

8 horas para completar

9 videos (Total 49 minutos), 5 lecturas, 3 cuestionarios

9 videos

Addressing Underfitting and Overfitting8mUsing Validation Data During Training3mEmbedded Methods for Feature Selection7mUsing Regularization to Prevent Overfitting6mIntroduction to Ensemble Models3mTraining Ensemble Models3mIntroduction to Hyperparameters5mOptimizing Hyperparameters8mSummary of Module 32m

5 lecturas

Introduction to Module 310mExamining Bias Variance Trade-off15mPractice Partitioning Data30mUsing Wrapper Methods to Select Features40mIntroduction to the Course Project10m

2 ejercicios de práctica

Practice Reducing Model Complexity30mApplying Ensemble Models30m

Semana4

Semana 4

5 horas para completar

Advanced Topics and Next Steps

5 horas para completar

5 videos (Total 26 minutos), 7 lecturas, 2 cuestionarios

5 videos

Handling Class Imbalance5mReducing Specific Errors Using Cost Matrices7mIntegrating Your Model3mA Discussion with Heather7mSummary of Predictive Modeling and Machine Learning3m

7 lecturas

Introduction to Module 45mSampling Data30mPractice Handling Class Imbalance30mOversampling the Minority Class30mExamples of Integrating Machine Learning Models15mAutomated Machine Learning45mProvide Feedback on Your Course Experience5m

2 ejercicios de práctica

Practice Reducing Prediction Errors30mQuiz: Advanced Topics and Next Steps1h

Reseñas

4.8

26 reseña

5 stars
79,80 %
4 stars
18,26 %
3 stars
1,92 %

Principales reseñas sobre PREDICTIVE MODELING AND MACHINE LEARNING WITH MATLAB

por JD25 de oct. de 2020

Great Course and very helpful. Good to be able to put hands on real data and exercises.

por AH10 de sep. de 2020

Very practical, but still high-level view to manage such projects. Testing was sufficient to test a full understanding. Thanks, I learnt a lot.

por FE3 de oct. de 2020

Fantastic course to learn more about MATLABs ML capabilities

por YY12 de abr. de 2021

Very interesting course and it is very practical! It is a great course to learn how to use machine learning as a tool to solve problems!

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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Predictive Modeling and Machine Learning with MATLAB

Acerca de este Curso

Habilidades que obtendrás

Instructores

Michael Reardon

Maria Gavilan-Alfonso

Erin Byrne

Matt Rich

Brandon Armstrong

Adam Filion

Isaac Bruss

Nikola Trica

Brian Buechel

Heather Gorr

Sam Jones

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Creating Regression Models

Creating Classification Models

Applying the Supervised Machine Learning Workflow

Advanced Topics and Next Steps

Reseñas

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