In this course, you will build on the skills learned in Exploratory Data Analysis with MATLAB to lay the foundation required for predictive modeling. This intermediate-level course is useful to anyone who needs to combine data from multiple sources or times and has an interest in modeling.
Este curso faz parte do Programa de cursos integrados Practical Data Science with MATLAB
oferecido por
Informações sobre o curso
35,831 visualizações recentes
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.
Nível intermediário
Aprox. 17 horas para completar
Inglês
Legendas: Inglês
Habilidades que você terá
Feature EngineeringMatlabData Cleansing
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.
Nível intermediário
Aprox. 17 horas para completar
Inglês
Legendas: Inglês
oferecido por
MathWorks
Accelerating the pace of discovery, innovation, development, and learning in engineering and science.
Programa - O que você aprenderá com este curso
3 horas para concluir
Surveying Your Data
In this module you'll apply the skills gained in Exploratory Data Analysis with MATLAB on a new dataset. You'll explore different types of distributions and calculate quantities like the skewness and interquartile range. You'll also learn about more types of plots for visualizing multi-dimensional data.
3 horas para concluir
10 vídeos (Total 46 mín.), 4 leituras, 2 testes
10 videos
Overview of Data Processing and Feature Engineering3min
Instructor Introduction2min
Introduction to Module 11min
Introduction to the Flights Dataset7min
Exploring the Flights Dataset5min
Describing Distributions6min
Examples of Distributions5min
Visualizing Multi-Dimensional Data8min
Summary of Module 1: Surveying Your Data2min
4 leituras
Download and Install MATLAB15min
Data and Code Files15min
Variables in the Flights Dataset15min
Practice Visualizing Multidimensional Data45min
2 exercícios práticos
Understanding the Flights Dataset20min
Module 1 Quiz30min
3 horas para concluir
Organizing Your Data
In this module you'll learn to prepare data for analysis. Often data is not recorded as required. You'll learn to manipulate string variables to extract key information. You'll create a single datetime variable from date and time information spread across multiple columns in a table. You'll efficiently load and combine data from multiple files to create a final table for analysis.
3 horas para concluir
8 vídeos (Total 34 mín.), 2 leituras, 3 testes
8 videos
Working with Strings7min
Working with Dates and Times4min
Importing Multiple Data Files4min
Combining Data5min
Joining Tables5min
Sorting Your Data3min
Summary of Module 2: Organizing Your Data2min
2 leituras
Practice Working with Strings15min
Practice Using Dates and Times30min
2 exercícios práticos
Practice Working with Strings15min
Quiz 2: Organizing Your Data1h
3 horas para concluir
Cleaning Your Data
In this module you'll clean messy data. Missing data, outliers, and variables with very different scales can obscure trends in the data. You'll find and address missing data and outliers in a data set. You'll compare variables with different scales by normalizing variables.
3 horas para concluir
9 vídeos (Total 44 mín.), 2 leituras, 3 testes
9 videos
Identifying Missing Data6min
Handling Missing Data5min
Identifying Outliers5min
Investigating Outliers6min
Normalizing Data4min
Examples of Normalizing Data4min
Smoothing Data7min
Summary of Module 3: Cleaning Your Data1min
2 leituras
Practice Working with Outliers1h
Cleaning Data: Analyzing Flight Volume30min
2 exercícios práticos
Practice Quiz: Putting it all Together15min
Quiz 3: Cleaning Your Data40min
4 horas para concluir
Finding Features that Matter
In this module you'll create new features to better understand your data. You'll evaluate features to determine if a feature is potentially useful for making predictions.
4 horas para concluir
7 vídeos (Total 35 mín.), 4 leituras, 2 testes
7 videos
Introduction to Feature Engineering5min
Introduction to Unsupervised Learning3min
Introduction to Clustering Algorithms6min
Evaluating Features8min
Introduction to Dimensionality Reduction and PCA5min
Summary of Module 4: Finding Features that Matter1min
4 leituras
Examples of Feature Engineering30min
Example of K-means Clustering15min
Applying Filter Methods30min
Applying PCA45min
1 exercício prático
Quiz 4: Finding Features that Matter45min
Avaliações
Principais avaliações do DATA PROCESSING AND FEATURE ENGINEERING WITH MATLAB
por SK14 de Mar de 2020
Highly recommended for people with patience, and deep interest in Data Processing and Feature Engineering. It is not easy. However, MATLAB instructional tools make this process so much simplified!
por SE25 de Fev de 2020
The course content and delivery are top-notch. I like the practicals, quizzes and exams which help to deepen understanding. For me, they'll always be a treasure load of reference materials.
por LS23 de Mar de 2020
Great lectures! Great visuals, sounds, explanations are crystal clear, concise and yet in depth. It's a well paced course with very attentive instructors. Really enjoyed taking it!
por DM7 de Abr de 2020
Big step up from the previous course but good introduction into data science, what it is and what MATLAB can do to help you get the most out of your analysis. Very good !
Sobre Programa de cursos integrados Practical Data Science with MATLAB
Do you find yourself in an industry or field that increasingly uses data to answer questions? Are you working with an overwhelming amount of data and need to make sense of it? Do you want to avoid becoming a full-time software developer or statistician to do meaningful tasks with your data?
Perguntas Frequentes – FAQ
Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
O acesso a palestras e tarefas depende do tipo de inscrição. Se você participar de um curso como ouvinte, você poderá ver quase todo o conteúdo do curso gratuitamente. Para acessar tarefas valendo nota e obter um Certificado, você precisará adquirir a experiência do Certificado, durante ou após a participação como ouvinte. Se você não vir a opção de participar como ouvinte:
- o curso pode não oferecer essa opção. Você pode experimentar um teste gratuito ou solicitar o auxílio financeiro.
- Em vez disso, o curso pode oferecer 'Curso completo, sem Certificado'. Com esta opção, é possível ver todo o conteúdo do curso, enviar as avaliações necessárias e obter uma nota final. Isso também significa que você não poderá comprar uma experiência de Certificado.
O que recebo ao me inscrever nesta Especialização?
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.
Is financial aid available?
Sim, a Coursera oferece auxílio financeiro ao aluno que não possa pagar a taxa. Faça a solicitação clicando no link Auxílio Financeiro, abaixo do botão "Inscreva-se" à esquerda. Preencha uma solicitação e será notificado caso seja aprovado. Você terá que completar esta etapa para cada curso na Especialização, incluindo o Trabalho de Conclusão de Curso. Saiba mais .
Will I have access to MATLAB?
Yes. A free license is available to learners enrolled in the course. You must have a computer capable of running MATLAB. You can view the system requirements here.
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.
