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

4.8
étoiles
102 évaluations

Michael Reardon +10 enseignants de plus

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Offert par

Spécialisation Practical Data Science with MATLABMathWorks

À propos de ce cours

11 378 consultations récentes

In this course, you will build on the skills learned in Exploratory Data Analysis with MATLAB and Data Processing and Feature Engineering with MATLAB to increase your ability to harness the power of MATLAB to analyze data relevant to the work you do.
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 courses 1 through 2 of this specialization. 

By the end of this course, you will use MATLAB to identify the best machine learning model for obtaining answers from your data. You will prepare your data, train a predictive model, evaluate and improve your model, and understand how to get the most out of your models.

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Spécialisation Practical Data Science with MATLAB

Niveau intermédiaire

Approx. 22 heures pour terminer

Anglais

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Compétences que vous acquerrez

Machine Learning
Matlab
Predictive Modelling

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Enseignants

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4,84/5 (47 évaluations)

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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine

Semaine 1

5 heures pour terminer

Creating Regression Models

5 heures pour terminer

11 vidéos (Total 73 min), 8 lectures, 7 quiz

11 vidéos

Practical Data Science with MATLAB3 min

Instructor Introduction2 min

Introduction to Supervised Machine Learning4 min

Introduction to the Taxi Data7 min

Creating and Cleaning Features8 min

Introduction to Regression8 min

Using the Regression Learner App10 min

Customizing Model Parameters9 min

Evaluating Regression Models6 min

Evaluate Your Model in MATLAB9 min

Summary of Regression1 min

8 lectures

Access MATLAB15 min

Data and Code Files15 min

Supervised Machine Learning Reference10 min

Introduction to Module 15 min

Variables in the Taxi Data10 min

Note regarding updates to MATLAB5 min

Summary of Regression Models15 min

Regression Metrics10 min

3 exercices pour s'entraîner

Feature Engineering Review12 min

Train a Regression Model30 min

Apply the Regression Workflow45 min

Semaine

Semaine 2

4 heures pour terminer

Creating Classification Models

4 heures pour terminer

6 vidéos (Total 45 min), 7 lectures, 2 quiz

6 vidéos

Introduction to Classification9 min

Using the Classification Learner App7 min

Evaluating Classification Models11 min

Evaluating Classification Models in MATLAB5 min

Training a Multiclass Model7 min

Summary of Classification1 min

7 lectures

Introduction to Module 25 min

Note regarding updates to MATLAB5 min

Summary of Classification Models15 min

Binary Classification Metrics Reference20 min

Evaluate and Customize Classification Models30 min

Multiclass Classification Metrics Reference20 min

Customizing Multiclass Models30 min

2 exercices pour s'entraîner

Train a Classification Model30 min

Apply The Classification Workflow50 min

Semaine

Semaine 3

8 heures pour terminer

Applying the Supervised Machine Learning Workflow

8 heures pour terminer

9 vidéos (Total 49 min), 5 lectures, 3 quiz

9 vidéos

Addressing Underfitting and Overfitting8 min

Using Validation Data During Training3 min

Embedded Methods for Feature Selection7 min

Using Regularization to Prevent Overfitting6 min

Introduction to Ensemble Models3 min

Training Ensemble Models3 min

Introduction to Hyperparameters5 min

Optimizing Hyperparameters8 min

Summary of Module 32 min

5 lectures

Introduction to Module 310 min

Examining Bias Variance Trade-off15 min

Practice Partitioning Data30 min

Using Wrapper Methods to Select Features40 min

Introduction to the Course Project10 min

2 exercices pour s'entraîner

Practice Reducing Model Complexity30 min

Applying Ensemble Models30 min

Semaine

Semaine 4

5 heures pour terminer

Advanced Topics and Next Steps

5 heures pour terminer

5 vidéos (Total 26 min), 7 lectures, 2 quiz

5 vidéos

Handling Class Imbalance5 min

Reducing Specific Errors Using Cost Matrices7 min

Integrating Your Model3 min

A Discussion with Heather7 min

Summary of Predictive Modeling and Machine Learning3 min

7 lectures

Introduction to Module 45 min

Sampling Data30 min

Practice Handling Class Imbalance30 min

Oversampling the Minority Class30 min

Examples of Integrating Machine Learning Models15 min

Automated Machine Learning45 min

Provide Feedback on Your Course Experience5 min

2 exercices pour s'entraîner

Practice Reducing Prediction Errors30 min

Quiz: Advanced Topics and Next Steps1 h

Avis

4.8

26 avis

5 stars
80,39 %
4 stars
17,64 %
3 stars
1,96 %

Meilleurs avis pour PREDICTIVE MODELING AND MACHINE LEARNING WITH MATLAB

par YY12 avr. 2021

Very interesting course and it is very practical! It is a great course to learn how to use machine learning as a tool to solve problems!

par AC13 déc. 2020

Great course, I like how they keep everything organized and pretty straightforward.

par JD25 oct. 2020

Great Course and very helpful. Good to be able to put hands on real data and exercises.

par AT16 déc. 2020

Learner friendly explanations and examples! The animations complement the great content!

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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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Predictive Modeling and Machine Learning with MATLAB

À propos de ce cours

Compétences que vous acquerrez

Enseignants

Michael Reardon

Maria Gavilan-Alfonso

Erin Byrne

Matt Rich

Brandon Armstrong

Adam Filion

Isaac Bruss

Nikola Trica

Brian Buechel

Heather Gorr

Sam Jones

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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

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Creating Classification Models

Applying the Supervised Machine Learning Workflow

Advanced Topics and Next Steps

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