Statistical Data Visualization with Seaborn

4.7
étoiles
94 évaluations
Offert par
Coursera Project Network
2,761 déjà inscrits
Dans ce projet guidé, vous :

Produce and customize various chart types with Seaborn

Apply feature selection and feature extraction methods with scikit-learn

Build a boosted decision tree classifier with XGBoost

Clock1.5 hours
IntermediateIntermédiaire
CloudAucun téléchargement requis
VideoVidéo en écran partagé
Comment DotsAnglais
LaptopOrdinateur de bureau uniquement

Welcome to this project-based course on Statistical Data Visualization with Seaborn. Producing visualizations is an important first step in exploring and analyzing real-world data sets. As such, visualization is an indispensable method in any data scientist's toolbox. It is also a powerful tool to identify problems in analyses and for illustrating results. In this project, we will employ the statistical data visualization library, Seaborn, to discover and explore the relationships in the Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) data set. We will use the results from our exploratory data analysis (EDA) in the previous project, Breast Cancer Diagnosis – Exploratory Data Analysis to: drop correlated features, implement feature selection and feature extraction methods including feature selection with correlation, univariate feature selection, recursive feature elimination, principal component analysis (PCA) and tree based feature selection methods. Lastly, we will build a boosted decision tree classifier with XGBoost to classify tumors as either malignant or benign. This course runs on Coursera's hands-on project platform called Rhyme. On Rhyme, you do projects in a hands-on manner in your browser. You will get instant access to pre-configured cloud desktops containing all of the software and data you need for the project. Everything is already set up directly in your internet browser so you can just focus on learning. For this project, you’ll get instant access to a cloud desktop with Python, Jupyter, and scikit-learn pre-installed. Notes: - You will be able to access the cloud desktop 5 times. However, you will be able to access instructions videos as many times as you want. - This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

Les compétences que vous développerez

Data ScienceMachine LearningPython ProgrammingSeabornData Visualization (DataViz)

Apprendrez étape par étape

Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :

  1. Project Overview

  2. Importing Libraries and Data

  3. Dropping Correlated Columns from Feature List

  4. Classification using XGBoost (minimal feature selection)

  5. Univariate Feature Selection

  6. Recursive Feature Elimination with Cross-Validation

  7. Plot CV Scores vs Number of Features Selected

  8. Feature Extraction using Principal Component Analysis

Comment fonctionnent les projets guidés

Votre espace de travail est un bureau cloud situé dans votre navigateur, aucun téléchargement n'est requis.

Votre enseignant(e) vous guide étape par étape dans une vidéo en écran partagé

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Foire Aux Questions

Foire Aux Questions

  • En achetant un projet guidé, vous obtenez tout ce dont vous avez besoin pour terminer ce projet guidé, y compris l'accès à un espace de travail de bureau cloud, via votre navigateur web, qui contient les fichiers et les logiciels dont vous avez besoin pour commencer, ainsi que les instructions vidéo étape par étape d'un expert en la matière.

  • Comme votre espace de travail contient un bureau cloud dimensionné pour un ordinateur portable ou de bureau, les projets guidés ne sont pas disponibles sur votre appareil mobile.

  • Les enseignants des projets guidés sont des experts en la matière qui ont de l'expérience dans les compétences, les outils ou le domaine de leur projet et qui sont passionnés par le partage de leurs connaissances avec des millions d'étudiants dans le monde.

  • À partir du projet guidé, vous pouvez télécharger et conserver tout fichier que vous avez créé. Pour ce faire, vous pouvez utiliser la fonction « Navigateur de fichiers » pendant que vous accédez à votre bureau cloud.

  • Aucun remboursement n'est disponible pour les projets guidés. Consulter notre politique de remboursement complète.

  • Aucune aide financière n'est disponible pour les projets guidés.

  • L'audit n'est pas disponible pour les projets guidés.

  • En haut de la page, vous pouvez appuyer sur le niveau d'expérience de ce projet guidé pour afficher les connaissances requises. Pour chaque niveau de projet guidé, votre enseignant vous guidera étape par étape.

  • Vous apprenez en effectuant des tâches dans un environnement à écran partagé, directement dans votre navigateur. Sur le côté gauche de l'écran, vous terminez la tâche dans votre espace de travail. Sur le côté droit de l'écran, vous voyez un(e) enseignant(e) qui vous guide tout au long du projet, étape par étape.

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