University of California San Diego
Spezialisierung Python-Datenprodukte für prädiktive Analysen
University of California San Diego

Spezialisierung Python-Datenprodukte für prädiktive Analysen

Erstellen Sie prädiktive Systeme mit Genauigkeit. Sammeln, modellieren und implementieren Sie datengesteuerte Systeme mit Python und maschinellem Lernen.

Julian McAuley
Ilkay Altintas

Dozenten: Julian McAuley

14.750 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

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4.2

(171 Bewertungen)

Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Mittel
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Was Sie lernen werden

  • Entdecken Sie, wie Sie Daten umwandeln und fĂĽr datengesteuerte Vorhersageaufgaben nutzbar machen können

  • Verstehen Sie, wie man grundlegende Statistiken mit realen Datensätzen von Verbraucheraktivitäten wie Produktbewertungen und mehr berechnet

  • Verwenden Sie Python zur Erstellung interaktiver Datenvisualisierungen, um aussagekräftige Vorhersagen zu treffen und einfache Demosysteme zu bauen

  • FĂĽhren Sie mit Hilfe von Bibliotheken fĂĽr maschinelles Lernen einfache Regressionen und Klassifizierungen an Datensätzen durch

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Prädiktive Modellierung
  • Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
  • Kategorie: Feature Technik
  • Kategorie: Flask (Web-Framework)
  • Kategorie: Verifizierung und Validierung
  • Kategorie: Bereitstellung von Anwendungen
  • Kategorie: Regressionsanalyse
  • Kategorie: Datenmanipulation
  • Kategorie: DatenĂĽberprĂĽfung
  • Kategorie: Algorithmen fĂĽr maschinelles Lernen
  • Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek fĂĽr Maschinelles Lernen)
  • Kategorie: Django (Web-Framework)

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  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von University of California San Diego.

Spezialisierung - 4 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Entwickeln Sie eine Datenstrategie und einen Prozess, wie Daten generiert, gesammelt und genutzt werden sollen

  • Laden und verarbeiten Sie formatierte Datensätze wie CSV und JSON.

  • Bearbeiten Sie Daten in verschiedenen Formaten (z.B. Zeitstempel, Strings) und filtern und "bereinigen" Sie Datensätze, indem Sie AusreiĂźer usw. entfernen.

  • Grundlegende Erfahrung mit Datenverarbeitungsbibliotheken wie numpy und Dateningestion mit urllib, Requests

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Web Scraping
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: NumPy
Kategorie: Daten importieren/exportieren
Kategorie: Daten bereinigen
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Pandas (Python-Paket)
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Matplotlib
Kategorie: JSON
Kategorie: Interaktive Datenvisualisierung
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Datenvisualisierungssoftware

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Erweiterte Analytik
Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek fĂĽr Maschinelles Lernen)
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Ăśberwachtes Lernen
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
Kategorie: Daten bereinigen
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Feature Technik
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Algorithmen fĂĽr maschinelles Lernen
Kategorie: Statistische Methoden
Kategorie: Design Thinking

Was Sie lernen werden

  • Die Definitionen einfacher Fehlermessungen (z.B. MSE, Genauigkeit, Präzision/Recall) verstehen.

  • Bewerten Sie die Leistung der Regressoren/Klassifikatoren anhand der oben genannten MaĂźe.

  • Verstehen Sie den Unterschied zwischen Trainings-/Testleistung und Verallgemeinerbarkeit.

  • Verstehen Sie Techniken zur Vermeidung von Overfitting und zur Erzielung einer guten Generalisierungsleistung.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Test Daten
Kategorie: Verarbeitung natĂĽrlicher Sprache
Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek fĂĽr Maschinelles Lernen)
Kategorie: DatenĂĽberprĂĽfung
Kategorie: Ăśberwachtes Lernen
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
Kategorie: Verifizierung und Validierung
Kategorie: Statistische Methoden
Kategorie: Python-Programmierung

Was Sie lernen werden

  • Projektstruktur von interaktiven Python-Datenanwendungen

  • Python-Webserver-Frameworks: (z.B.) Flask, Django, Dash

  • Bewährte Praktiken fĂĽr den Einsatz von ML-Modellen und die Ăśberwachung der Leistung

  • Skripte fĂĽr die Bereitstellung, Serialisierung von Modellen, APIs

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Django (Web-Framework)
Kategorie: Flask (Web-Framework)
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Web-Anwendungen
Kategorie: Bereitstellung von Anwendungen
Kategorie: Python-Programmierung

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Dozenten

Julian McAuley
University of California San Diego
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Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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Häufig gestellte Fragen