University of California San Diego

Spezialisierung „Python-Datenprodukte für prädiktive Analysen“

University of California San Diego

Spezialisierung „Python-Datenprodukte für prädiktive Analysen“

Erstellen Sie prädiktive Systeme mit Genauigkeit.

Sammeln, modellieren und implementieren Sie datengesteuerte Systeme mit Python und maschinellem Lernen.

Julian McAuley
Ilkay Altintas

Dozenten: Julian McAuley

15.385 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

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aus 299 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
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Was Sie lernen werden

  • Entdecken Sie, wie Sie Daten umwandeln und für datengesteuerte Vorhersageaufgaben nutzbar machen können

  • Verstehen Sie, wie man grundlegende Statistiken mit realen Datensätzen von Verbraucheraktivitäten wie Produktbewertungen und mehr berechnet

  • Verwenden Sie Python zur Erstellung interaktiver Datenvisualisierungen, um aussagekräftige Vorhersagen zu treffen und einfache Demosysteme zu bauen

  • Führen Sie mit Hilfe von Bibliotheken für maschinelles Lernen einfache Regressionen und Klassifizierungen an Datensätzen durch

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Datenmanipulation
  • Kategorie: Datenverarbeitung
  • Kategorie: Design Thinking
  • Kategorie: Technische Merkmale
  • Kategorie: Interaktive Datenvisualisierung
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
  • Kategorie: MLOps (Operationen für maschinelles Lernen)
  • Kategorie: Bewertung des Modells
  • Kategorie: Modell Ausbildung
  • Kategorie: Prädiktive Analytik
  • Kategorie: Prädiktive Modellierung
  • Kategorie: Statistisches maschinelles Lernen
  • Kategorie: Statistische Modellierung
  • Kategorie: Überwachtes Lernen
  • Kategorie: Datenvisualisierung

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
  • Kategorie: Modell-Einsatz
  • Kategorie: Web-Frameworks
  • Kategorie: Python-Programmierung

Wichtige Details

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Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
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Spezialisierung - 4 Kursreihen

Grundlegende Datenverarbeitung und Visualisierung

Grundlegende Datenverarbeitung und Visualisierung

KURS 1, 11 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Entwickeln Sie eine Datenstrategie und einen Prozess, wie Daten generiert, gesammelt und genutzt werden sollen

  • Laden und verarbeiten Sie formatierte Datensätze wie CSV und JSON.

  • Bearbeiten Sie Daten in verschiedenen Formaten (z.B. Zeitstempel, Strings) und filtern und "bereinigen" Sie Datensätze, indem Sie Ausreißer usw. entfernen.

  • Grundlegende Erfahrung mit Datenverarbeitungsbibliotheken wie numpy und Dateningestion mit urllib, Requests

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: NumPy
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Matplotlib
Kategorie: JSON
Kategorie: Software zur Datenvisualisierung
Kategorie: Datenwissenschaft
Kategorie: Interaktive Datenvisualisierung
Kategorie: Datei-E/A
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Kategorie: Pandas (Python-Paket)
Kategorie: Web-Scraping
Kategorie: Bereinigung von Daten

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Technische Merkmale
Kategorie: Logistische Regression
Kategorie: Überwachtes Lernen
Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
Kategorie: Prädiktive Analytik
Kategorie: Modell-Optimierung
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Modell Ausbildung
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Bereinigung von Daten
Kategorie: Statistische Modellierung
Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen)
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Statistisches maschinelles Lernen
Kategorie: Design Thinking
Kategorie: Datenverarbeitung
Aussagekräftige prädiktive Modellierung

Aussagekräftige prädiktive Modellierung

KURS 3, 9 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Die Definitionen einfacher Fehlermessungen (z.B. MSE, Genauigkeit, Präzision/Recall) verstehen.

  • Bewerten Sie die Leistung der Regressoren/Klassifikatoren anhand der oben genannten Maße.

  • Verstehen Sie den Unterschied zwischen Trainings-/Testleistung und Verallgemeinerbarkeit.

  • Verstehen Sie Techniken zur Vermeidung von Overfitting und zur Erzielung einer guten Generalisierungsleistung.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Modell-Optimierung
Kategorie: Modell Ausbildung
Kategorie: Überwachtes Lernen
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Verifizierung und Validierung
Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Statistische Modellierung
Kategorie: Prädiktive Analytik
Einsatz von Modellen für maschinelles Lernen

Einsatz von Modellen für maschinelles Lernen

KURS 4, 11 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Projektstruktur von interaktiven Python-Datenanwendungen

  • Python-Webserver-Frameworks: (z.B.) Flask, Django, Dash

  • Bewährte Praktiken für den Einsatz von ML-Modellen und die Überwachung der Leistung

  • Skripte für die Bereitstellung, Serialisierung von Modellen, APIs

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Django (Web-Framework)
Kategorie: Flask (Web-Framework)
Kategorie: Modell-Optimierung
Kategorie: Bereinigung von Daten
Kategorie: MLOps (Operationen für maschinelles Lernen)
Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Kategorie: Modell-Einsatz
Kategorie: Web-Anwendungen
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: AI-Personalisierung
Kategorie: Web-Frameworks
Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Maschinelles Lernen

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Dozenten

Julian McAuley
University of California San Diego
5 Kurse34.754 Lernende

von

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.“
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Häufig gestellte Fragen