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Data Science Coding Herausforderung: Vorhersage von Darlehensausfällen

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Data Science Coding Herausforderung: Vorhersage von Darlehensausfällen

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Beweisen Sie Arbeitgebern Ihre Fähigkeiten und nutzen Sie Branchentools, um reale Herausforderungen zu meistern.
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

8 Stunden
In Ihrem eigenen Tempo lernen
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Stufe Mittel

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Ziele

  • Laden, Bereinigen, Analysieren, Verarbeiten und Visualisieren von Daten mit Python und Jupyter Notebooks

  • Erstellung eines durchgängigen Modells für die Vorhersage des Maschinellen Lernens mit Python und Jupyter Notebooks

Fähigkeiten, die Sie zeigen werden

  • Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
  • Kategorie: Datenmanipulation
  • Kategorie: Vorverarbeitung der Daten
  • Kategorie: Jupyter
  • Kategorie: Prädiktive Modellierung
  • Kategorie: Modell Bewertung
  • Kategorie: Datenanalyse
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Datenverarbeitung
  • Kategorie: Python-Programmierung

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch
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Über dieses Projekt

Projektplan

Für dieses Projekt müssen Sie die folgenden Schritte selbstständig ausführen:

  1. Importieren und Vorverarbeiten von Daten

  2. Analysieren Sie die Daten

  3. Modelle des Maschinellen Lernens erstellen

  4. Bewertung von Modellen des Maschinellen Lernens

von

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Demonstrieren Sie Ihre Kompetenzen mit Projekten

Mit Projekten erhalten Sie reale Herausforderungen, die Sie mit Branchentools lösen. Sie erhalten damit Arbeitsproben, die Sie zu Ihrem Kompetenzprofil bei Coursera hinzufügen können, um sich so bei Arbeitgebern von anderen Bewerbern abzuheben.

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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.
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„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.“