Bei diesem Programmierwettbewerb treten Sie gegen andere Lernende an, um die höchste Vorhersagegenauigkeit bei einem Problem des maschinellen Lernens zu erreichen. Sie verwenden Python und ein Jupyter Notebook, um mit einem realen Datensatz zu arbeiten und ein Vorhersage- oder Klassifizierungsmodell zu erstellen. Wichtige Informationen: Wie melde ich mich an? Um teilzunehmen, müssen Sie einfache Schritte durchführen. Klicken Sie zunächst auf die Schaltfläche "Projekt starten", um sich zu registrieren. Als Nächstes müssen Sie ein Coursera-Fähigkeitsprofil erstellen, was nur wenige Minuten dauert. Wir schicken Ihnen in der Woche des Wettbewerbs einen Link zu Ihrem Profil. Wann beginnt der Wettbewerb? Der Programmierwettbewerb beginnt am Dienstag, den 29. August um 8 Uhr morgens (PST) und endet am Donnerstag, den 31. August um 23:59 Uhr (PST). Wenn Sie registriert sind, erhalten Sie am Startdatum des Wettbewerbs eine Erinnerungs-E-Mail.

Data Science Coding Herausforderung: Vorhersage von Darlehensausfällen
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Data Science Coding Herausforderung: Vorhersage von Darlehensausfällen
6.917 bereits angemeldet
Empfohlene Erfahrung
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: Datenanalyse
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Modell-Optimierung
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Modell Ausbildung
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Datenmanipulation
- Kategorie: Datenwissenschaft
- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: Datenverarbeitung
Tools, die Sie verwenden werden
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Jupyter
Wichtige Details
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Über dieses Projekt
Projektplan
Für dieses Projekt müssen Sie die folgenden Schritte selbstständig ausführen:
Importieren und Vorverarbeiten von Daten
Analysieren Sie die Daten
Modelle des Maschinellen Lernens erstellen
Bewertung von Modellen des Maschinellen Lernens
von

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