Informações sobre o curso

9,258 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
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oferecido por

Logotipo de MathWorks

MathWorks

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1

Semana 1

5 horas para concluir

Creating Regression Models

5 horas para concluir
10 vídeos (Total 68 mín.), 8 leituras, 7 testes
10 videos
Instructor Introduction2min
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
Download and Install MATLAB15min
Data and Code Files15min
Supervised Machine Learning Reference10min
Welcome Beta Testers!5min
Introduction to Module 15min
Variables in the Taxi Data10min
Summary of Regression Models15min
Regression Metrics10min
3 exercícios práticos
Feature Engineering Review12min
Train a Regression Model30min
Apply the Regression Workflow45min
Semana
2

Semana 2

4 horas para concluir

Creating Classification Models

4 horas para concluir
6 vídeos (Total 45 mín.), 6 leituras, 2 testes
6 videos
Using the Classification Learner App7min
Evaluating Classification Models11min
Evaluating Classification Models in MATLAB5min
Training a Multiclass Model7min
Summary of Classification1min
6 leituras
Introduction to Module 25min
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
3

Semana 3

7 horas para concluir

Applying the Supervised Machine Learning Workflow

7 horas para concluir
7 vídeos (Total 42 mín.), 4 leituras, 3 testes
7 videos
Using Validation Data During Training3min
Embedded Methods for Feature Selection7min
Using Regularization to Prevent Overfitting6min
Introduction to Ensemble Models3min
Training Ensemble Models3min
Optimizing Hyperparameters8min
4 leituras
Introduction to Module 310min
Practice Partitioning Data30min
Using Wrapper Methods to Select Features40min
Introduction to the Course Project10min
2 exercícios práticos
Practice Reducing Model Complexity30min
Applying Ensemble Models30min

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....
Practical Data Science with MATLAB

Perguntas Frequentes – FAQ

  • 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.
  • 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.

  • Se você se inscrever, terá 7 dias para testar sem custo e, durante este período, pode cancelar sem multa. Depois disso, não reembolsamos, mas você pode cancelar sua inscrição a qualquer momento. Veja nossa política para o reembolso total.

  • 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 .

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.