Este curso faz parte do Programa de cursos integrados Practical Data Science with MATLAB

Adam Filion +10 mais instrutores

oferecido por

Programa de cursos integrados Practical Data Science with MATLABMathWorks

Informações sobre o curso

20,802 visualizações recentes

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.  
These skills are valuable for those who have domain knowledge and some exposure to computational tools, but no programming background. To be successful in this course, you should have some background in basic statistics (histograms, averages, standard deviation, curve fitting, interpolation) and have completed Exploratory Data Analysis with MATLAB. 

Throughout the course, you will merge data from different data sets and handle common scenarios, such as missing data.  In the last module of the course, you will explore special techniques for handling textual, audio, and image data, which are common in data science and more advanced modeling.   By the end of this course, you will learn how to visualize your data, clean it up and arrange it for analysis, and identify the qualities necessary to answer your questions.  You will be able to visualize the distribution of your data and use visual inspection to address artifacts that affect accurate modeling.

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Curso 2 de 4 no

Programa de cursos integrados Practical Data Science with MATLAB

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Aprox. 18 horas para completar

Inglês

Legendas: Árabe, Francês, Portuguese (European), Chinês (simplificado), Italiano, Vietnamita, Coreano, Alemão, Russo, Turco, Inglês, Espanhol

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.

Curso 2 de 4 no

Programa de cursos integrados Practical Data Science with MATLAB

Prazos flexíveis

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Nível intermediário

Aprox. 18 horas para completar

Inglês

Legendas: Árabe, Francês, Portuguese (European), Chinês (simplificado), Italiano, Vietnamita, Coreano, Alemão, Russo, Turco, Inglês, Espanhol

Instrutores

Classificação do instrutor

4.64/5 (70 classificações)

oferecido por

MathWorks

Accelerating the pace of discovery, innovation, development, and learning in engineering and science.

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana

Semana 1

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

Practical Data Science with MATLAB3min

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

Semana

Semana 2

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

Introduction to Module 2: Organizing Your Data1min

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

Semana

Semana 3

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

Introduction to Module 3: Cleaning Your Data1min

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

Semana

Semana 4

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 Module 4: Finding Features that Matter2min

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

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?

Completing this specialization will give you the skills and confidence you need to achieve practical results in Data Science quickly. Being able to visualize, analyze, and model data are some of the most in-demand career skills from fields ranging from healthcare, to the auto industry, to tech startups. This specialization assumes you have domain expertise in a technical field and some exposure to computational tools, such as spreadsheets. To be successful in completing the courses, you should have some background in basic statistics (histograms, averages, standard deviation, curve fitting, interpolation). Throughout this specialization, you will be using MATLAB. MATLAB is the go-to choice for millions of people working in engineering and science, and provides the capabilities you need to accomplish your data science tasks. You will be provided with free access to MATLAB for the duration of the specialization to complete your work.

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.

Data Processing and Feature Engineering with MATLAB