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

4.8
estrelas
103 classificações

Michael Reardon +10 mais instrutores

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oferecido por

Programa de cursos integrados Practical Data Science with MATLABMathWorks

Informações sobre o curso

11.094 visualizações recentes

In this course, you will build on the skills learned in Exploratory Data Analysis with MATLAB and Data Processing and Feature Engineering with MATLAB to increase your ability to harness the power of MATLAB to analyze data relevant to the work you do.
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 courses 1 through 2 of this specialization. 

By the end of this course, you will use MATLAB to identify the best machine learning model for obtaining answers from your data. You will prepare your data, train a predictive model, evaluate and improve your model, and understand how to get the most out of your models.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Curso 3 de 4 no

Programa de cursos integrados Practical Data Science with MATLAB

Nível intermediário

Aprox. 22 horas para completar

Inglês

Sua empresa se beneficiaria do treinamento dos funcionários em habilidades sob demanda?

Experimente o Coursera for Business

Habilidades que você terá

Machine Learning
Matlab
Predictive Modelling

Prazos flexíveis

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Instrutores

Classificação do instrutor

4,84/5 (47 classificações)

oferecido por

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana

Semana 1

5 horas para concluir

Creating Regression Models

5 horas para concluir

11 vídeos (Total 73 mín.), 8 leituras, 7 testes

11 videos

Practical Data Science with MATLAB3min

Instructor Introduction2min

Introduction to Supervised Machine Learning4min

Introduction to the Taxi Data7min

Creating and Cleaning Features8min

Introduction to Regression8min

Using the Regression Learner App10min

Customizing Model Parameters9min

Evaluating Regression Models6min

Evaluate Your Model in MATLAB9min

Summary of Regression1min

8 leituras

Access MATLAB15min

Data and Code Files15min

Supervised Machine Learning Reference10min

Introduction to Module 15min

Variables in the Taxi Data10min

Note regarding updates to MATLAB5min

Summary of Regression Models15min

Regression Metrics10min

3 exercícios práticos

Feature Engineering Review12min

Train a Regression Model30min

Apply the Regression Workflow45min

Semana

Semana 2

4 horas para concluir

Creating Classification Models

4 horas para concluir

6 vídeos (Total 45 mín.), 7 leituras, 2 testes

6 videos

Introduction to Classification9min

Using the Classification Learner App7min

Evaluating Classification Models11min

Evaluating Classification Models in MATLAB5min

Training a Multiclass Model7min

Summary of Classification1min

7 leituras

Introduction to Module 25min

Note regarding updates to MATLAB5min

Summary of Classification Models15min

Binary Classification Metrics Reference20min

Evaluate and Customize Classification Models30min

Multiclass Classification Metrics Reference20min

Customizing Multiclass Models30min

2 exercícios práticos

Train a Classification Model30min

Apply The Classification Workflow50min

Semana

Semana 3

8 horas para concluir

Applying the Supervised Machine Learning Workflow

8 horas para concluir

9 vídeos (Total 49 mín.), 5 leituras, 3 testes

9 videos

Addressing Underfitting and Overfitting8min

Using Validation Data During Training3min

Embedded Methods for Feature Selection7min

Using Regularization to Prevent Overfitting6min

Introduction to Ensemble Models3min

Training Ensemble Models3min

Introduction to Hyperparameters5min

Optimizing Hyperparameters8min

Summary of Module 32min

5 leituras

Introduction to Module 310min

Examining Bias Variance Trade-off15min

Practice Partitioning Data30min

Using Wrapper Methods to Select Features40min

Introduction to the Course Project10min

2 exercícios práticos

Practice Reducing Model Complexity30min

Applying Ensemble Models30min

Semana

Semana 4

5 horas para concluir

Advanced Topics and Next Steps

5 horas para concluir

5 vídeos (Total 26 mín.), 7 leituras, 2 testes

5 videos

Handling Class Imbalance5min

Reducing Specific Errors Using Cost Matrices7min

Integrating Your Model3min

A Discussion with Heather7min

Summary of Predictive Modeling and Machine Learning3min

7 leituras

Introduction to Module 45min

Sampling Data30min

Practice Handling Class Imbalance30min

Oversampling the Minority Class30min

Examples of Integrating Machine Learning Models15min

Automated Machine Learning45min

Provide Feedback on Your Course Experience5min

2 exercícios práticos

Practice Reducing Prediction Errors30min

Quiz: Advanced Topics and Next Steps1h

Avaliações

4.8

26 avaliações

5 stars
80,58%
4 stars
17,47%
3 stars
1,94%

Principais avaliações do PREDICTIVE MODELING AND MACHINE LEARNING WITH MATLAB

por SV5 de jan de 2022

Thanks to Mathworks team for such a well structured course with quality content and lectures. Looking forward to more such quality content such as deep learning and reinforced learning

por AC13 de dez de 2020

Great course, I like how they keep everything organized and pretty straightforward.

por AT16 de dez de 2020

Learner friendly explanations and examples! The animations complement the great content!

por FE3 de out de 2020

Fantastic course to learn more about MATLABs ML capabilities

Visualizar todas as avaliações

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.
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Sim. Em programas de aprendizado selecionados, você pode solicitar auxílio financeiro ou uma bolsa de estudos caso não consiga pagar a taxa de inscrição. Se o auxílio financeiro ou bolsa de estudos estiver disponível para a seleção do seu programa de aprendizado, você encontrará um link para se inscrever na página de descrição.
Will I have access to MATLAB?
Yes. A free license to MATLAB Online is available to learners enrolled in the course. You can view the supported browsers here.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.

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Predictive Modeling and Machine Learning with MATLAB

Informações sobre o curso

Habilidades que você terá

Instrutores

Michael Reardon

Maria Gavilan-Alfonso

Erin Byrne

Matt Rich

Brandon Armstrong

Adam Filion

Isaac Bruss

Nikola Trica

Brian Buechel

Heather Gorr

Sam Jones

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Creating Regression Models

Creating Classification Models

Applying the Supervised Machine Learning Workflow

Advanced Topics and Next Steps

Avaliações

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