Informações sobre o curso

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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.
Nível intermediário
Aprox. 35 horas para completar
Inglês

O que você vai aprender

  • Describe how machine learning is different than descriptive statistics

  • Create and evaluate data clusters

  • Explain different approaches for creating predictive models

  • Build features that meet analysis needs

Habilidades que você terá

  • Python Programming
  • Machine Learning (ML) Algorithms
  • Machine Learning
  • Scikit-Learn
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.
Nível intermediário
Aprox. 35 horas para completar
Inglês

Instrutores

oferecido por

Placeholder

Universidade de Michigan

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up92%(16,863 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

8 horas para concluir

Module 1: Fundamentals of Machine Learning - Intro to SciKit Learn

8 horas para concluir
6 vídeos (Total 71 mín.), 5 leituras, 2 testes
Semana
2

Semana 2

10 horas para concluir

Module 2: Supervised Machine Learning - Part 1

10 horas para concluir
12 vídeos (Total 166 mín.), 2 leituras, 2 testes
Semana
3

Semana 3

7 horas para concluir

Module 3: Evaluation

7 horas para concluir
7 vídeos (Total 81 mín.), 1 leitura, 2 testes
Semana
4

Semana 4

10 horas para concluir

Module 4: Supervised Machine Learning - Part 2

10 horas para concluir
10 vídeos (Total 94 mín.), 12 leituras, 2 testes

Avaliações

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Sobre Programa de cursos integrados Ciência de dados aplicada com Python

Ciência de dados aplicada com Python

Perguntas Frequentes – FAQ

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