In diesem Kurs werden Sie die Besonderheiten des Capstone-Projekts besprechen. Darüber hinaus werden Sie Ihr Regressionsmodell erstellen und ausführen und Ihre Ergebnisse mit Ihren Kollegen teilen. Legen Sie los!
Schlussstein: Datenwissenschaftliches Problem im Rahmen der linearen Algebra
Schlussstein: Datenwissenschaftliches Problem im Rahmen der linearen Algebra
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Lineare Algebra für Datenwissenschaft mit Python
Dozenten: Dennis Davenport
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
8 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
- Kategorie: Statistische Modellierung
- Kategorie: Regressionsanalyse
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Datenmanipulation
- Kategorie: Lineare Algebra
- Kategorie: Datenwrangling
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
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Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für Lineare Algebra für Datenwissenschaft mit Python
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 4 Module
In Modul 1 lernen Sie die Schritte kennen, die Sie unternehmen werden, um das Capstone-Projekt abzuschließen. Wir werden die folgenden Lernziele behandeln.
Das ist alles enthalten
4 Videos1 Lektüre1 Diskussionsthema
Lassen Sie uns rekapitulieren! In Modul 1 wurden Sie in das Capstone-Projekt und die Aufgaben 1-4 eingeführt. In Modul 2 werden Sie die Aufgabe 1 bearbeiten: Data Wrangling und Aufgabe 2: Verwenden Sie die Hauptkomponentenanalyse (PCA), um die Anzahl der Dimensionen zu reduzieren. Wir werden die folgenden Lernziele behandeln.
Das ist alles enthalten
2 Videos2 peer reviews1 Diskussionsthema
Lassen Sie uns rekapitulieren! In Modul 2 haben Sie gelernt, wie Sie Aufgabe 1 und Aufgabe 2 lösen. In Modul 3 werden Sie lernen, wie Sie Aufgabe 3: Führen Sie Ihr Regressionsmodell aus und Aufgabe 4: Interpretieren Sie die Ergebnisse Ihres Modells. Wir werden die folgenden Lernziele behandeln.
Das ist alles enthalten
4 Videos2 peer reviews1 Diskussionsthema
Willkommen zum letzten Modul dieses Kurses! In den letzten 3 Modulen haben Sie die folgenden Themen kennengelernt und Kenntnisse darüber erworben: Data Wrangling (Aufgabe 1), Verwendung der PCA zur Verringerung der Anzahl der Dimensionen (Aufgabe 2), Durchführung Ihres Regressionsmodells (Aufgabe 3) und, Interpretation der Ergebnisse Ihres Modells (Aufgabe 4). In diesem letzten Modul werden Sie Ihr abschließendes Capstone-Projekt vorbereiten, es einreichen, das Gelernte diskutieren und Peer-to-Peer-Reviews durchführen. Wir werden die folgenden Lernziele abdecken.
Das ist alles enthalten
1 Video1 peer review1 Diskussionsthema
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¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.