Informações sobre o curso

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Resultados de carreira do aprendiz

42%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

41%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

14%

recebi um aumento ou promoção
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Aprox. 21 horas para completar
Inglês

Habilidades que você terá

Machine Learning ConceptsKnimeMachine LearningApache Spark

Resultados de carreira do aprendiz

42%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

41%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

14%

recebi um aumento ou promoção
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
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Aprox. 21 horas para completar
Inglês

oferecido por

Placeholder

Universidade da Califórnia, San Diego

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up96%(5,871 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

24 minutos para concluir

Welcome

24 minutos para concluir
2 vídeos (Total 14 mín.)
2 videos
Summary of Big Data Integration and Processing10min
3 horas para concluir

Introduction to Machine Learning with Big Data

3 horas para concluir
7 vídeos (Total 45 mín.), 7 leituras, 1 teste
7 videos
Categories Of Machine Learning Techniques7min
Machine Learning Process3min
Goals and Activities in the Machine Learning Process10min
CRISP-DM5min
Scaling Up Machine Learning Algorithms5min
Tools Used in this Course5min
7 leituras
Slides: Machine Learning Overview and Applications25min
Downloading, Installing and Using KNIME1h
Downloading and Installing the Cloudera VM Instructions (Windows)10min
Downloading and Installing the Cloudera VM Instructions (Mac)10min
Instructions for Downloading Hands On Datasets10min
Instructions for Starting Jupyter10min
PDFs of Readings for Week 1 Hands-On10min
1 exercício prático
Machine Learning Overview20min
Semana
2

Semana 2

3 horas para concluir

Data Exploration

3 horas para concluir
6 vídeos (Total 39 mín.), 5 leituras, 2 testes
6 videos
Data Exploration4min
Data Exploration through Summary Statistics7min
Data Exploration through Plots8min
Exploring Data with KNIME Plots9min
Data Exploration in Spark5min
5 leituras
Slides: Data Exploration Overview and Terminology10min
Description of Daily Weather Dataset10min
Exploring Data with KNIME Plots40min
Data Exploration in Spark10min
PDFs of Activities for Data Exploration Hands-On Readings10min
2 exercícios práticos
Data Exploration20min
Data Exploration in KNIME and Spark Quiz20min
3 horas para concluir

Data Preparation

3 horas para concluir
8 vídeos (Total 42 mín.), 4 leituras, 2 testes
8 videos
Data Quality4min
Addressing Data Quality Issues4min
Feature Selection5min
Feature Transformation5min
Dimensionality Reduction7min
Handling Missing Values in KNIME5min
Handling Missing Values in Spark5min
4 leituras
Slides: Data Preparation for Machine Learning30min
Handling Missing Values in KNIME20min
Handling Missing Values in Spark10min
PDFs for Data Preparation Hands-On Readings10min
2 exercícios práticos
Data Preparation25min
Handling Missing Values in KNIME and Spark Quiz20min
Semana
3

Semana 3

4 horas para concluir

Classification

4 horas para concluir
8 vídeos (Total 60 mín.), 7 leituras, 2 testes
8 videos
Building and Applying a Classification Model5min
Classification Algorithms2min
k-Nearest Neighbors4min
Decision Trees13min
Naïve Bayes14min
Classification using Decision Tree in KNIME8min
Classification in Spark6min
7 leituras
Slides: What is Classification?10min
Slides: Classification Algorithms10min
Classification using Decision Tree in KNIME45min
Interpreting a Decision Tree in KNIME20min
Instructions for Changing the Number of Cloudera VM CPUs10min
Classification in Spark45min
PDFs for Classification Hands-On Readings10min
2 exercícios práticos
Classification20min
Classification in KNIME and Spark Quiz30min
Semana
4

Semana 4

3 horas para concluir

Evaluation of Machine Learning Models

3 horas para concluir
7 vídeos (Total 42 mín.), 7 leituras, 2 testes
7 videos
Overfitting in Decision Trees3min
Using a Validation Set9min
Metrics to Evaluate Model Performance10min
Confusion Matrix7min
Evaluation of Decision Tree in KNIME3min
Evaluation of Decision Tree in Spark2min
7 leituras
Slides: Overfitting: What is it and how would you prevent it?10min
Slides: Model evaluation metrics and methods10min
Evaluation of Decision Tree in KNIME30min
Completed KNIME Workflows10min
Evaluation of Decision Tree in Spark20min
Comparing Classification Results for KNIME and Spark10min
PDFs for Evaluation of Machine Learning Models Hands-On Readings10min
2 exercícios práticos
Model Evaluation20min
Model Evaluation in KNIME and Spark Quiz30min

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Perguntas Frequentes – FAQ

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