236 calificaciones
9919 ya inscrito
Build a predictive model using Azure ML Studio
Demonstrate a working knowledge of setting up experiments on Azure ML Studio
Operationalise machine learning workflows with Azure's drag-and-drop modules
In this project, we will use Azure Machine Learning Studio to build a predictive model without writing a single line of code! Specifically, we will predict flight delays using weather data provided by the US Bureau of Transportation Statistics and the National Oceanic and Atmospheric Association (NOAA). You will be provided with instructions on how to set up your Azure Machine Learning account with $200 worth of free credit to get started with running your experiments! 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: - 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.
Data Science
Artificial Intelligence (AI)
Machine Learning
Data Analysis
Microsoft Azure
En un video que se reproduce en una pantalla dividida con tu área de trabajo, tu instructor te guiará en cada paso:
Introduction and Setup Instructions
Importing the Data Sets
Scrubbing Missing Values
Eliminating Target Leaks
Conversion to Categorical Features
Preparing Features to be Joined with Weather Data
Preprocessing the Weather Dataset
Joining Both Datasets
Training and Evaluating the Model
Tu espacio de trabajo es un escritorio virtual directamente en tu navegador, no requiere descarga.
En un video de pantalla dividida, tu instructor te guía paso a paso
por TT
25 de sep. de 2020We got great opportunity to practice Azure Machine Learning environment. Thank you.
por AS
13 de sep. de 2020Very informative course. Great way to apply machine learning skills.
por AG
16 de jun. de 2020The educational activities are designed to ensure that there must be a successful take away for participants. I have greater confidence with incorporating educational technologies in my teaching.
por SS
29 de ene. de 2021Amazing ML project. I'm so excited by doing my first hands on project in Coursera.
Al comprar un proyecto guiado, obtendrás todo lo que necesitas para completarlo, incluido el acceso a un espacio de trabajo de escritorio en la nube a través de tu navegador web que contiene los archivos y el software que necesitas para comenzar, además de instrucciones de video paso a paso de un experto en la materia.
Dado que tu espacio de trabajo contiene un escritorio en la nube del tamaño de una computadora portátil o computadora de escritorio, los proyectos guiados no están disponibles en tu dispositivo móvil.
Los instructores de proyectos guiados son expertos en la materia que tienen experiencia en habilidades, herramientas o dominios de su proyecto y les apasiona compartir sus conocimientos para impactar a millones de estudiantes en todo el mundo.
Puedes descargar y conservar cualquiera de tus archivos creados del proyecto guiado. Para hacerlo, puedes usar la función 'Explorador de archivos' mientras accedes a tu escritorio en la nube.
Los proyectos guiados no son elegibles para reembolsos. Ver nuestra política de reembolso completo.
La ayuda financiera no está disponible para proyectos guiados.
El acceso como oyente no está disponible para los proyectos guiados.
En la parte superior de la página, puedes presionar en el nivel de experiencia de este proyecto guiado para ver los requisitos de conocimientos previos. En cada nivel del proyecto guiado, tu instructor te orientará paso a paso.
Sí, todo lo que necesitas para completar tu proyecto guiado estará disponible en un escritorio en la nube que estará disponible en tu navegador.
Aprenderás completando tareas en un entorno de pantalla dividida directamente en tu navegador. En el lado izquierdo de la pantalla, completarás la tarea en tu espacio de trabajo. En el lado derecho de la pantalla, verás a un instructor guiarte a través del proyecto, paso a paso.
¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Estudiante.
