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 intermediário

Aprox. 11 horas para completar

Sugerido: 4 hours/week...

Inglês

Legendas: Inglês
Os alunos que estão fazendo este Course são
  • Data Scientists
  • Data Analysts
  • Financial Analysts
  • Chief Technology Officers (CTOs)
  • Data Engineers

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Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

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Nível intermediário

Aprox. 11 horas para completar

Sugerido: 4 hours/week...

Inglês

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
2 horas para concluir

Week 1: Supervised Learning & Regression

5 vídeos (Total 46 mín.), 4 leituras, 3 testes
5 videos
Supervised Learning: Regression9min
Regression in Python10min
Time-Series Regression8min
Autoregression6min
4 leituras
Syllabus10min
Course Materials10min
Set Up Your System10min
Recap: Mathematical Notation10min
3 exercícios práticos
Review: Supervised Learning4min
Review: Regression4min
Supervised Learning & Regression10min
Semana
2
1 hora para concluir

Week 2: Features

4 vídeos (Total 29 mín.), 3 testes
4 videos
Features from Temporal Data8min
Feature Transformations4min
Missing Values7min
3 exercícios práticos
Review: Getting Features
Review: Working with Features
Features10min
Semana
3
1 hora para concluir

Week 3: Classification

4 vídeos (Total 31 mín.), 3 testes
4 videos
Classification: Nearest Neighbors4min
Classification: Logistic Regression10min
Introduction to Support Vector Machines10min
3 exercícios práticos
Review: Classification and K-Nearest Neighbors6min
Review: Logistic Regression and Support Vector Machines5min
Classification10min
Semana
4
1 hora para concluir

Week 4: Gradient Descent

5 vídeos (Total 36 mín.), 3 testes
5 videos
Introduction to Training and Testing6min
Gradient Descent in Python8min
Gradient Descent in TensorFlow6min
Livecoding: Tensorflow7min
3 exercícios práticos
Review: Classification and Training4min
Review: Gradient Descent4min
More on Classification15min

Instrutores

Avatar

Julian McAuley

Assistant Professor
Computer Science
Avatar

Ilkay Altintas

Chief Data Science Officer
San Diego Supercomputer Center

Sobre Universidade da Califórnia, San Diego

UC San Diego is an academic powerhouse and economic engine, recognized as one of the top 10 public universities by U.S. News and World Report. Innovation is central to who we are and what we do. Here, students learn that knowledge isn't just acquired in the classroom—life is their laboratory....

Sobre Programa de cursos integrados Python Data Products for Predictive Analytics

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

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 se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. 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.