이 강좌에 대하여

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다음 특화 과정의 4개 강좌 중 2번째 강좌:
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일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 8시간 필요
영어
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제공자:

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캘리포니아 샌디에고 대학교

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

1

완료하는 데 3시간 필요

Week 1: Supervised Learning & Regression

완료하는 데 3시간 필요
5개 동영상 (총 46분), 4 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
5개의 동영상
Supervised Learning: Regression9m
Regression in Python10m
Time-Series Regression8m
Autoregression6m
4개의 읽기 자료
Syllabus10m
Course Materials10m
Set Up Your System10m
Recap: Mathematical Notation10m
3개 연습문제
Review: Supervised Learning30m
Review: Regression30m
Supervised Learning & Regression10m
2

2

완료하는 데 1시간 필요

Week 2: Features

완료하는 데 1시간 필요
4개 동영상 (총 29분), 1 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
4개의 동영상
Features from Temporal Data8m
Feature Transformations4m
Missing Values7m
1개의 읽기 자료
Supplementary Notebook for Features3m
3개 연습문제
Review: Getting Features
Review: Working with Features
Features10m
3

3

완료하는 데 1시간 필요

Week 3: Classification

완료하는 데 1시간 필요
4개 동영상 (총 31분)
4개의 동영상
Classification: Nearest Neighbors4m
Classification: Logistic Regression10m
Introduction to Support Vector Machines10m
3개 연습문제
Review: Classification and K-Nearest Neighbors30m
Review: Logistic Regression and Support Vector Machines5m
Classification10m
4

4

완료하는 데 2시간 필요

Week 4: Gradient Descent

완료하는 데 2시간 필요
5개 동영상 (총 36분)
5개의 동영상
Introduction to Training and Testing6m
Gradient Descent in Python8m
Gradient Descent in TensorFlow6m
Livecoding: Tensorflow7m
3개 연습문제
Review: Classification and Training30m
Review: Gradient Descent30m
More on Classification15m

Python Data Products for Predictive Analytics 특화 과정 정보

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

자주 묻는 질문

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