À propos de ce cours
4.5
1,013 notes
195 avis
Spécialisation

Course 4 of 6 in the

100 % en ligne

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles

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Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Heures pour terminer

Approx. 16 heures pour terminer

Recommandé : 5 Weeks, 3 - 5 hours per week...
Langues disponibles

Anglais

Sous-titres : Anglais

Compétences que vous acquerrez

Machine Learning ConceptsKnimeMachine LearningApache Spark
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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
Heures pour terminer
24 minutes pour terminer

Welcome

...
Reading
2 videos (Total 14 min)
Video2 vidéos
Summary of Big Data Integration and Processing10 min
Heures pour terminer
3 heures pour terminer

Introduction to Machine Learning with Big Data

...
Reading
7 videos (Total 45 min), 7 lectures, 1 quiz
Video7 vidéos
Categories Of Machine Learning Techniques7 min
Machine Learning Process3 min
Goals and Activities in the Machine Learning Process10 min
CRISP-DM5 min
Scaling Up Machine Learning Algorithms5 min
Tools Used in this Course5 min
Reading7 lectures
Slides: Machine Learning Overview and Applications25 min
Downloading, Installing and Using KNIME min
Downloading and Installing the Cloudera VM Instructions (Windows)10 min
Downloading and Installing the Cloudera VM Instructions (Mac)10 min
Instructions for Downloading Hands On Datasets10 min
Instructions for Starting Jupyter10 min
PDFs of Readings for Week 1 Hands-On10 min
Quiz1 exercices pour s'entraîner
Machine Learning Overview20 min
Semaine
2
Heures pour terminer
3 heures pour terminer

Data Exploration

...
Reading
6 videos (Total 39 min), 5 lectures, 2 quiz
Video6 vidéos
Data Exploration4 min
Data Exploration through Summary Statistics7 min
Data Exploration through Plots8 min
Exploring Data with KNIME Plots9 min
Data Exploration in Spark5 min
Reading5 lectures
Slides: Data Exploration Overview and Terminology10 min
Description of Daily Weather Dataset10 min
Exploring Data with KNIME Plots40 min
Data Exploration in Spark10 min
PDFs of Activities for Data Exploration Hands-On Readings10 min
Quiz2 exercices pour s'entraîner
Data Exploration20 min
Data Exploration in KNIME and Spark Quiz20 min
Heures pour terminer
3 heures pour terminer

Data Preparation

...
Reading
8 videos (Total 42 min), 4 lectures, 2 quiz
Video8 vidéos
Data Quality4 min
Addressing Data Quality Issues4 min
Feature Selection5 min
Feature Transformation5 min
Dimensionality Reduction7 min
Handling Missing Values in KNIME5 min
Handling Missing Values in Spark5 min
Reading4 lectures
Slides: Data Preparation for Machine Learning30 min
Handling Missing Values in KNIME20 min
Handling Missing Values in Spark10 min
PDFs for Data Preparation Hands-On Readings10 min
Quiz2 exercices pour s'entraîner
Data Preparation25 min
Handling Missing Values in KNIME and Spark Quiz20 min
Semaine
3
Heures pour terminer
4 heures pour terminer

Classification

...
Reading
8 videos (Total 60 min), 7 lectures, 2 quiz
Video8 vidéos
Building and Applying a Classification Model5 min
Classification Algorithms2 min
k-Nearest Neighbors4 min
Decision Trees13 min
Naïve Bayes14 min
Classification using Decision Tree in KNIME8 min
Classification in Spark6 min
Reading7 lectures
Slides: What is Classification?10 min
Slides: Classification Algorithms10 min
Classification using Decision Tree in KNIME45 min
Interpreting a Decision Tree in KNIME20 min
Instructions for Changing the Number of Cloudera VM CPUs10 min
Classification in Spark45 min
PDFs for Classification Hands-On Readings10 min
Quiz2 exercices pour s'entraîner
Classification20 min
Classification in KNIME and Spark Quiz16 min
Semaine
4
Heures pour terminer
3 heures pour terminer

Evaluation of Machine Learning Models

...
Reading
7 videos (Total 42 min), 7 lectures, 2 quiz
Video7 vidéos
Overfitting in Decision Trees3 min
Using a Validation Set9 min
Metrics to Evaluate Model Performance10 min
Confusion Matrix7 min
Evaluation of Decision Tree in KNIME3 min
Evaluation of Decision Tree in Spark2 min
Reading7 lectures
Slides: Overfitting: What is it and how would you prevent it?10 min
Slides: Model evaluation metrics and methods10 min
Evaluation of Decision Tree in KNIME30 min
Completed KNIME Workflows10 min
Evaluation of Decision Tree in Spark20 min
Comparing Classification Results for KNIME and Spark10 min
PDFs for Evaluation of Machine Learning Models Hands-On Readings10 min
Quiz2 exercices pour s'entraîner
Model Evaluation20 min
Model Evaluation in KNIME and Spark Quiz16 min
4.5
195 avisChevron Right
Orientation de carrière

60%

a commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ces cours
Avantage de carrière

83%

a bénéficié d'un avantage concret dans sa carrière grâce à ce cours
Promotion de carrière

25%

a obtenu une augmentation de salaire ou une promotion

Meilleurs avis

par PRJul 19th 2018

Excellent course, I learned a lot about machine learning with big data, but most importantly I feel ready to take it into more complex level although I realized there is lots to learn.

par RCSep 1st 2018

Amazing training on ML for people starting their first experiences with the topic. Practical and easy to understand examples that can be further extended by the student.

Enseignants

Avatar

Mai Nguyen

Lead for Data Analytics
San Diego Supercomputer Center
Avatar

Ilkay Altintas

Chief Data Science Officer
San Diego Supercomputer Center

À propos de University of California San Diego

UC San Diego is an academic powerhouse and economic engine, recognized as one of the top 10 public universities by U.S. News and World Report. Innovation is central to who we are and what we do. Here, students learn that knowledge isn't just acquired in the classroom—life is their laboratory....

À propos de la Spécialisation Big Data

Drive better business decisions with an overview of how big data is organized, analyzed, and interpreted. Apply your insights to real-world problems and questions. ********* Do you need to understand big data and how it will impact your business? This Specialization is for you. You will gain an understanding of what insights big data can provide through hands-on experience with the tools and systems used by big data scientists and engineers. Previous programming experience is not required! You will be guided through the basics of using Hadoop with MapReduce, Spark, Pig and Hive. By following along with provided code, you will experience how one can perform predictive modeling and leverage graph analytics to model problems. This specialization will prepare you to ask the right questions about data, communicate effectively with data scientists, and do basic exploration of large, complex datasets. In the final Capstone Project, developed in partnership with data software company Splunk, you’ll apply the skills you learned to do basic analyses of big data....
Big Data

Foire Aux Questions

  • Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.

  • Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.