Ce cours fait partie de la Spécialisation Practical Data Science with MATLAB

4.7
étoiles
314 évaluations

96 %

Michael Reardon +11 enseignants de plus

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Offert par

Spécialisation Practical Data Science with MATLABMathWorks

À propos de ce cours

8 159 consultations récentes

In this course, you will build on the skills learned in Exploratory Data Analysis with MATLAB to lay the foundation required for predictive modeling.  This intermediate-level course is useful to anyone who needs to combine data from multiple sources or times and has an interest in modeling.  
These skills are valuable for those who have domain knowledge and some exposure to computational tools, but no programming background. To be successful in this course, you should have some background in basic statistics (histograms, averages, standard deviation, curve fitting, interpolation) and have completed Exploratory Data Analysis with MATLAB. 

Throughout the course, you will merge data from different data sets and handle common scenarios, such as missing data.  In the last module of the course, you will explore special techniques for handling textual, audio, and image data, which are common in data science and more advanced modeling.   By the end of this course, you will learn how to visualize your data, clean it up and arrange it for analysis, and identify the qualities necessary to answer your questions.  You will be able to visualize the distribution of your data and use visual inspection to address artifacts that affect accurate modeling.

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Spécialisation Practical Data Science with MATLAB

Niveau intermédiaire

Approx. 20 heures pour terminer

Anglais

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Compétences que vous acquerrez

Feature Engineering
Matlab
Data Cleansing

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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Évaluation du contenu96%(1,151 évaluations)

Semaine

Semaine 1

3 heures pour terminer

Surveying Your Data

3 heures pour terminer

10 vidéos (Total 46 min), 4 lectures, 2 quiz

10 vidéos

Practical Data Science with MATLAB3 min

Overview of Data Processing and Feature Engineering3 min

Instructor Introduction2 min

Introduction to Module 11 min

Introduction to the Flights Dataset7 min

Exploring the Flights Dataset5 min

Describing Distributions6 min

Examples of Distributions5 min

Visualizing Multidimensional Data8 min

Summary of Module 1: Surveying Your Data2 min

4 lectures

Access MATLAB15 min

Data and Code Files15 min

Variables in the Flights Dataset15 min

Practice Visualizing Multidimensional Data45 min

2 exercices pour s'entraîner

Understanding the Flights Dataset20 min

Module 1 Quiz30 min

Semaine

Semaine 2

3 heures pour terminer

Organizing Your Data

3 heures pour terminer

8 vidéos (Total 34 min), 2 lectures, 3 quiz

8 vidéos

Introduction to Module 2: Organizing Your Data1 min

Working with Strings7 min

Working with Dates and Times4 min

Importing Multiple Data Files4 min

Combining Data5 min

Joining Tables5 min

Sorting Your Data3 min

Summary of Module 2: Organizing Your Data2 min

2 lectures

Practice Working with Strings15 min

Practice Using Dates and Times30 min

2 exercices pour s'entraîner

Practice Working with Strings15 min

Quiz 2: Organizing Your Data1 h

Semaine

Semaine 3

3 heures pour terminer

Cleaning Your Data

3 heures pour terminer

9 vidéos (Total 44 min), 2 lectures, 3 quiz

9 vidéos

Introduction to Module 3: Cleaning Your Data1 min

Identifying Missing Data6 min

Handling Missing Data5 min

Identifying Outliers5 min

Investigating Outliers6 min

Normalizing Data4 min

Examples of Normalizing Data4 min

Smoothing Data7 min

Summary of Module 3: Cleaning Your Data1 min

2 lectures

Practice Working with Outliers1 h

Cleaning Data: Analyzing Flight Volume30 min

2 exercices pour s'entraîner

Practice Quiz: Putting it all Together15 min

Quiz 3: Cleaning Your Data40 min

Semaine

Semaine 4

4 heures pour terminer

Finding Features that Matter

4 heures pour terminer

7 vidéos (Total 35 min), 5 lectures, 2 quiz

7 vidéos

Introduction to Module 4: Finding Features that Matter2 min

Introduction to Feature Engineering5 min

Introduction to Unsupervised Learning3 min

Introduction to Clustering Algorithms6 min

Evaluating Features8 min

Introduction to Dimensionality Reduction and PCA5 min

Summary of Module 4: Finding Features that Matter1 min

5 lectures

Examples of Feature Engineering30 min

Practice Clustering Data30 min

K-means Clustering15 min

Applying Filter Methods30 min

Applying PCA45 min

1 exercice pour s'entraîner

Quiz 4: Finding Features that Matter45 min

Avis

4.7

106 avis

5 stars
76,43 %
4 stars
18,78 %
3 stars
3,18 %
1 star
1,59 %

Meilleurs avis pour DATA PROCESSING AND FEATURE ENGINEERING WITH MATLAB

par SG6 juin 2020

Superb Course to explore and dive into the world of Data processing and Feature Engineering using MATLAB.

par A6 janv. 2022

It was a valuable experience to attend this course. Through its five modules, I acquired a wide range of common and domain specific skills for cleaning and smoothing data and engineering features.

par MA15 avr. 2020

Great intro and additional learning into data analysis, handling, processing filtering plotting and manipulation with MATLAB.

par MM30 nov. 2020

A very beautiful course based on the content. Just rushes with the content in the last 3 weeks. A week could be added to evenly distribute the content and not rush through it.

Voir tous les avis

À propos du Spécialisation Practical Data Science with MATLAB

Do you find yourself in an industry or field that increasingly uses data to answer questions? Are you working with an overwhelming amount of data and need to make sense of it? Do you want to avoid becoming a full-time software developer or statistician to do meaningful tasks with your data?

Completing this specialization will give you the skills and confidence you need to achieve practical results in Data Science quickly. Being able to visualize, analyze, and model data are some of the most in-demand career skills from fields ranging from healthcare, to the auto industry, to tech startups. This specialization assumes you have domain expertise in a technical field and some exposure to computational tools, such as spreadsheets. To be successful in completing the courses, you should have some background in basic statistics (histograms, averages, standard deviation, curve fitting, interpolation). Throughout this specialization, you will be using MATLAB. MATLAB is the go-to choice for millions of people working in engineering and science, and provides the capabilities you need to accomplish your data science tasks. You will be provided with free access to MATLAB for the duration of the specialization to complete your work.

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.
Une aide financière est-elle possible ?
Oui. Dans certains programmes d’apprentissage, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse d’études si vous ne pouvez pas payer les frais d’inscription. Si une aide financière ou une bourse d’études est disponible pour le programme d’apprentissage choisi, vous trouverez un lien pour faire une demande sur la page de description.
Will I have access to MATLAB?
Yes. A free license to MATLAB Online is available to learners enrolled in the course. You can view the supported browsers here.

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Data Processing and Feature Engineering with MATLAB

À propos de ce cours

Compétences que vous acquerrez

Enseignants

Michael Reardon

Maria Gavilan-Alfonso

Erin Byrne

Amanda Wang

Cris LaPierre

Matt Rich

Brandon Armstrong

Adam Filion

Isaac Bruss

Nikola Trica

Brian Buechel

Heather Gorr

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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Surveying Your Data

Organizing Your Data

Cleaning Your Data

Finding Features that Matter

Domain-Specific Feature Engineering

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