Informações sobre o curso
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100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível iniciante

Aprox. 7 horas para completar

Sugerido: Four weeks of study, at approximately five hours per week....

Inglês

Legendas: Inglês

Habilidades que você terá

Learn to use the Wolfram Language to summarize data and create plotsLearn to use the Wolfram Language to do common statistical tests

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Nível iniciante

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Sugerido: Four weeks of study, at approximately five hours per week....

Inglês

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
2 horas para concluir

Week 1

14 vídeos (Total 54 mín.), 8 leituras
14 videos
The Klopper Research Group1min
Assumptions1min
Learning a computer language1min
Why the Wolfram language?7min
Getting Mathematica5min
The new Wolfram Cloud1min
The Wolfram Cloud1min
The Wolfram Programming Lab8min
Free-form input and Wolfram Alpha in the Cloud3min
Mathematica27s
Free-form input and Wolfram Alpha in the desktop7min
Help and documentation3min
Assignment notebooks4min
8 leituras
How this Course Works10min
Welcome to Module 110min
Meet the Course Instructor10min
Module 1 Notebook10min
Welcome to Wolfram Cloud10min
Welcome to Module 310min
Module 3 Notebook10min
Module 3 Exercise10min
Semana
2
3 horas para concluir

Week 2

20 vídeos (Total 100 mín.), 7 leituras, 1 teste
20 videos
Simulated data demonstration - part 11min
Simulated data demonstration - part 27min
Simple arithmetic30s
Addition and subtraction5min
Multiplication and division9min
Powers5min
Arithmetical order2min
Calculating a mean5min
Working with data40s
Lists part 17min
Lists part 23min
Tables7min
Index10min
Datasets9min
Selecting6min
Dataset functions3min
Creating lists from datasets2min
Spreadsheets6min
Spreadsheets in the cloud4min
7 leituras
Welcome to Module 410min
Module 4 Notebook10min
Welcome to Module 510min
Module 5 Exercise10min
Welcome to Module 610min
Module 6 Notebook10min
Module 6 Exercise10min
1 exercício prático
Modules 1 to 5
Semana
3
5 horas para concluir

Week 3

27 vídeos (Total 153 mín.), 10 leituras, 2 testes
27 videos
Descriptive statistics49s
Data import for descriptive statistics5min
Creating lists for descriptive statistics8min
Point estimates10min
Measures of dispersion6min
Data Visualization39s
Data import for visualization2min
Scatter plots10min
Box plots3min
Histograms5min
Bar and pie charts6min
Distributions1min
Probability8min
PDF and CDF3min
Discrete distributions7min
Continuous distributions6min
Sampling distributions6min
Simulated data6min
01: Introduction to neural networks46s
02: Introduction to machine learning6min
03: The fundamentals25s
04: Basic framework of a neural network10min
05: Layers in a neural network11min
06: Reviewing a neural network4min
07: From inputs to predictions6min
08: Finding a solution10min
10 leituras
Welcome to Module 710min
Module 7 Notebook10min
Module 7 Exercise10min
Welcome to Module 810min
Module 8 Notebook10min
Module 8 Exercise10min
Welcome to Module 910min
Module 9 Notebook10min
Module 9 Exercise10min
Neural networks in the Wolfram language10min
2 exercícios práticos
Modules 6 to 9
Honors Quiz on deep learning basics1h
Semana
4
5 horas para concluir

Week 4

27 vídeos (Total 121 mín.), 13 leituras, 3 testes
27 videos
Linear regression36s
Importing data4min
Descriptive statistics and visualization3min
Linear model5min
Comparing means17s
Data import3min
Comparing two means8min
Comparing more than two means7min
Comparing categorical variables21s
Contingency tables7min
Chi-squared test3min
Creating a Computational Essay47s
Data import7min
Main research question6min
Secondary research questions7min
Congratulations on reaching the end20s
09: Introduction to Wolfram Language machine learning25s
10: Automated Machine Learning10min
11: Running an automated algorithm4min
12: Testing the automated algorithm3min
13: Setting the method to neural network3min
14: Normalizing the data7min
15: Manually created neural networks8min
16: Regression - part 14min
17: Regression - part 22min
18: Regression - part 37min
13 leituras
Welcome to Module 1010min
Module 10 Notebook10min
Module 10 Exercise10min
Welcome to Module 1110min
Module 11 Notebook10min
Module 11 Exercise10min
Welcome to Module 1210min
Module 12 Notebook10min
Module 12 Exercise10min
Welcome to Module 1310min
Module 13 Notebook10min
Final Exam Instructions10min
Continuing your journey with deep neural networks10min
3 exercícios práticos
Modules 10 to 13
Final Exam
Honors quiz on deep learning functions1h

Instrutores

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Juan H Klopper

Dr
Department of Surgery

Sobre Universidade da Cidade do Cabo

The University of Cape Town is the oldest university in South Africa and is one of the leading research universities on the African continent. UCT has over 25 000 students, of whom 30% are postgraduate students. We offer degrees in six faculties: Commerce, Engineering & the Built Environment, Health Sciences, Humanities, Law, and Science. We pride ourself on our diverse student body, which reflects the many cultures and backgrounds of the region. We welcome international students and are currently home to thousands of international students from over 100 countries. UCT has a tradition of academic excellence that is respected world-wide and is privileged to have more than 30 A-rated researchers on our staff, all of whom are recognised as world leaders in their field. Our aim is to ensure that our research contributes to the public good through sharing knowledge for the benefit of society. Past students include five Nobel Laureates – Max Theiler, Alan Cormack, Sir Aaron Klug, Ralph Bunche and, most recently, J M Coetzee....

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.

  • Quando você adquire o Certificado, ganha acesso a todo o material do curso, incluindo avaliações com nota atribuída. Após concluir o curso, seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.