Ce cours fait partie de la Spécialisation Python Data Products for Predictive Analytics

Julian McAuley +1 enseignant de plus

Offert par

Spécialisation Python Data Products for Predictive AnalyticsUniversité de Californie à San Diego

À propos de ce cours

8,432 consultations récentes

This is the second course in the four-course specialization Python Data Products for Predictive Analytics, building on the data processing covered in Course 1 and introducing the basics of designing predictive models in Python. In this course, you will understand the fundamental concepts of statistical learning and learn various methods of building predictive models. At each step in the specialization, you will gain hands-on experience in data manipulation and building your skills, eventually culminating in a capstone project encompassing all the concepts taught in the specialization.

Certificat partageable

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100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Cours 2 sur 4 dans le

Spécialisation Python Data Products for Predictive Analytics

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Niveau intermédiaire

Approx. 8 heures pour terminer

Anglais

Sous-titres : Anglais

Enseignants

Julian McAuley

Ilkay Altintas

Chief Data Science Officer

San Diego Supercomputer Center

383,754 étudiants

12 cours

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Spécialisation Python Data Products for Predictive Analytics

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Niveau intermédiaire

Approx. 8 heures pour terminer

Anglais

Sous-titres : Anglais

Offert par

Université de Californie à 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.

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine

Semaine 1

3 heures pour terminer

Week 1: Supervised Learning & Regression

Welcome to the second course in this specialization! This week, we will go over the syllabus, download all course materials, and get your system up and running for the course. We will also introduce the basics of supervised learning and regression.

3 heures pour terminer

5 vidéos (Total 46 min), 4 lectures, 3 quiz

5 vidéos

Introduction to Supervised Learning10 min

Supervised Learning: Regression9 min

Regression in Python10 min

Time-Series Regression8 min

Autoregression6 min

4 lectures

Syllabus10 min

Course Materials10 min

Set Up Your System10 min

Recap: Mathematical Notation10 min

3 exercices pour s'entraîner

Review: Supervised Learning30 min

Review: Regression30 min

Supervised Learning & Regression10 min

Semaine

Semaine 2

1 heure pour terminer

Week 2: Features

This week, we will learn what features are in a dataset and how we can work with them through cleaning, manipulation, and analysis in Jupyter notebooks.

1 heure pour terminer

4 vidéos (Total 29 min), 1 lecture, 3 quiz

4 vidéos

Features from Categorical Data9 min

Features from Temporal Data8 min

Feature Transformations4 min

Missing Values7 min

1 lecture

Supplementary Notebook for Features3 min

3 exercices pour s'entraîner

Review: Getting Features

Review: Working with Features

Features10 min

Semaine

Semaine 3

1 heure pour terminer

Week 3: Classification

This week, we will learn about classification and several ways you can implement it, such as K-nearest neighbors, logistic regression, and support vector machines.

1 heure pour terminer

4 vidéos (Total 31 min)

4 vidéos

Supervised Learning: Classification5 min

Classification: Nearest Neighbors4 min

Classification: Logistic Regression10 min

Introduction to Support Vector Machines10 min

3 exercices pour s'entraîner

Review: Classification and K-Nearest Neighbors30 min

Review: Logistic Regression and Support Vector Machines5 min

Classification10 min

Semaine

Semaine 4

2 heures pour terminer

Week 4: Gradient Descent

This week, we will learn the importance of properly training and testing a model. We will also implement gradient descent in both Python and TensorFlow.

2 heures pour terminer

5 vidéos (Total 36 min)

5 vidéos

Classification in Python7 min

Introduction to Training and Testing6 min

Gradient Descent in Python8 min

Gradient Descent in TensorFlow6 min

Livecoding: Tensorflow7 min

3 exercices pour s'entraîner

Review: Classification and Training30 min

Review: Gradient Descent30 min

À propos du Spécialisation Python Data Products for Predictive Analytics

Python data products are powering the AI revolution. Top companies like Google, Facebook, and Netflix use predictive analytics to improve the products and services we use every day. Take your Python skills to the next level and learn to make accurate predictions with data-driven systems and deploy machine learning models with this four-course Specialization from UC San Diego.

This Specialization is for learners who are proficient with the basics of Python. You’ll start by creating your first data strategy. You’ll also develop statistical models, devise data-driven workflows, and learn to make meaningful predictions for a wide-range of business and research purposes. Finally, you’ll use design thinking methodology and data science techniques to extract insights from a wide range of data sources. This is your chance to master one of the technology industry’s most in-demand skills. Python Data Products for Predictive Analytics is taught by Professor Ilkay Altintas, Ph.D. and Julian McAuley. Dr. Alintas is a prominent figure in the data science community and the designer of the highly-popular Big Data Specialization on Coursera. She has helped educate hundreds of thousands of learners on how to unlock value from massive datasets.

Python Data Products for Predictive Analytics

Foire Aux Questions

Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
L’accès à des vidéos de cours et des devoirs dépend de votre type d’inscription. Si vous suivez un cours en mode auditeur libre, vous pourrez voir la plupart des contenus de cours gratuitement. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter une expérience de certificat, pendant ou après avoir assister au cours en tant qu’auditeur libre. Si vous ne visualisez pas l’option auditeur libre :
Il est possible que le cours ne propose pas d’option auditeur libre. Vous pouvez en revanche accéder à un essai gratuit ou faire une demande d'aide financière.
Le cours propose peut-être « Cours complet, aucun certificat » à la place. Cette option vous permet de voir tous les contenus de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cependant, vous ne pourrez pas acheter une expérience de certificat.
À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
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.
Is financial aid available?
Oui, Coursera offre une Aide Financière aux étudiants qui n'ont pas les moyens d'acquitter les frais. Demandez-la en cliquant sur le lien Aide Financière sous le bouton S'inscrire situé à gauche. Vous devrez remplir un formulaire de demande et vous serez averti(e) si elle est acceptée. Vous devrez répéter cette procédure pour chaque cours de la Spécialisation, y compris pour le Projet Final. En savoir plus.
Puis-je obtenir des crédits universitaires si je réussis le Cours ?
Ce Cours n'est pas associé à des crédits universitaires, mais certaines universités peuvent décider d'accepter des Certificats de Cours pour des crédits. Vérifiez-le auprès de votre établissement pour en savoir plus. Les Diplômes en ligne et les Certificats Mastertrack™ sur Coursera apportent la possibilité d'obtenir des crédits universitaires.

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

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