In dieser Fallstudie werden wir einen Algorithmus für unüberwachtes maschinelles Lernen trainieren, um Länder auf der Grundlage von Merkmalen wie wirtschaftliche Produktion, soziale Unterstützung, Lebenserwartung, Freiheit, Abwesenheit von Korruption und Großzügigkeit zu clustern. Der World Happiness Report ermittelt den Stand des weltweiten Glücks. Die Glücksdaten wurden erhoben, indem Personen gebeten wurden, ihr Leben auf einer Skala von 0 (schlechtestmögliches Leben) bis 10 (bestmögliches Leben) einzuordnen.
K-Means Clustering 101: Welt-Glücks-Bericht
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4.7
(21 Bewertungen)
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
1.5 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Praktisches Lernen
Was Sie lernen werden
Verstehen Sie, wie Sie die Möglichkeiten des Maschinellen Lernens für eine unüberwachte Segmentierung nutzen können
Erfahren Sie, wie Sie mit Plotly geografische Daten visualisieren können
Erfahren Sie, wie Sie mit der Ellbogenmethode die optimale Anzahl von Clustern erhalten
Kompetenzen, die Sie festigen
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
- Kategorie: Statistisches maschinelles Lernen
- Kategorie: Wirtschaft, Politik und Sozialkunde
- Kategorie: Sozialkunde
- Kategorie: Sozialwissenschaften
- Kategorie: Unüberwachtes Lernen
- Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Wissenschaftliche Visualisierung
- Kategorie: Data Mining
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Datenvisualisierung
- Kategorie: Sozioökonomie
- Kategorie: Soziale Determinanten der Gesundheit
Tools, die Sie verwenden werden
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Plotly
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
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Unterrichtet in Englisch
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Nur als Desktop-Version verfügbar
91% of learners achieved a positive career outcome
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Lernen, Üben und Anwenden von berufsrelevanten Fähigkeiten in weniger als 2 Stunden
- Nehmen Sie an Schulungen von Branchenexperten teil
- Sammeln Sie mit Aufgaben aus der realen Welt praktische Erfahrung
- Schaffen Sie Vertrauen durch neueste Tools und Technologien
Über dieses begleitete Projekt
Schritt für Schritt lernen
In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:
Verstehen Sie die Problemstellung und den Business Case
Datensätze und Bibliotheken importieren
Durchführung einer explorativen Datenanalyse
Datenvisualisierung durchführen - Teil 1
Datenvisualisierung durchführen - Teil 1
Aufbereitung der Daten für das Clustering Modell
Verstehen Sie die Intuition hinter dem k-Means Clustering Algorithmus
Ermittlung der optimalen Anzahl von Clustern
Anwendung von k-means mit Scikit-learn zur Segmentierung
Visualisierung der Cluster
Empfohlene Erfahrung
Grundlegende Python-Programmierung und Mathematik.
8 Projektbilder
Dozent
38 Kurse122.571 Lernende
von
Was Sie beim Lernen erwartet
Auf Kompetenzen basierendes, praktisches Lernen
Üben Sie die Anwendung neuer Kompetenzen anhand von berufsbezogenen Aufgabenstellungen.
Anleitung durch Experten
Lernen Sie mit vorab von Experten aufgezeichneten Videos in einer einzigartigen aufgeteilten Oberfläche.
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Greifen Sie in einem vordefinierten Cloud-Arbeitsbereich auf die Tools und Ressourcen zu.
Nur für Desktop verfügbar
Dieses begleitete Projekt ist für die Bearbeitung an einem Laptop oder Desktop-Computer mit stabiler Internetverbindung konzipiert und nicht für Mobilgeräte.
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
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HM
Geprüft am 16. Sep. 2025
Gain maximum information in relative short period of time.
AB
Geprüft am 17. Dez. 2022
I learned a lot during this guided project.Thank you very muchAkash Bhat
