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Clean and preprocess geolocation data for clustering
Visualize geolocation data interactively using Python
Cluster this data ranging from simple to more advanced methods, and evaluate these clustering algorithms
In this 1.5-hour long project, you will learn how to clean and preprocess geolocation data for clustering. You will learn how to export this data into an interactive file that can be better understood for the data. You will learn how to cluster initially with a K-Means approach, before using a more complicated density-based algorithm, DBSCAN. We will discuss how to evaluate these models, and offer improvements to DBSCAN with the introduction of HDBSCAN. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.
visualization
Machine Learning
clustering
Data Analysis
map building
Em um vídeo reproduzido em uma tela dividida com a área de trabalho, seu instrutor o orientará sobre esses passos:
An introduction to the problem, as well as basic exploratory data analysis and visualizations
Visualizing geographical data in a more meaningful and interactive way
Methods of evaluating the strength of a clustering algorithm
Theory behind K-Means, and how to use it for our problem
Introduction to density-based clustering approaches, and how to use DBSCAN
Introduction to HDBSCAN, to alleviate constraints of classical DBSCAN
A simple method to address outliers classified by density-based models.
Sua área de trabalho é um espaço em nuvem, acessado diretamente do navegador, sem necessidade de nenhum download
Em um vídeo de tela dividida, seu instrutor te orientará passo a passo
por RR
7 de jun de 2020I really enjoyed working with this project. Thank you so much for the valuable teaching.
por AS
16 de jun de 2020It was really interesting. I was able to use this guidance in one of my college projects simultaneously. Thank you.
por MS
26 de abr de 2020Great Project.
Learnt new applications of clustering algorithm.
Thanks sir.
por SD
12 de jun de 2020Nice hands-on course to get introduced with the some popular clustering approaches like k-means, DBSCAN, HDBSCAN etc.
Ao comprar projetos guiados, você recebe tudo o que precisa para completá-los, inclusive acesso a um espaço de trabalho de área de trabalho na nuvem por meio do seu navegador web, que contém o software e os arquivos necessários para iniciar, além de um vídeo de instruções passo a passo de um especialista no assunto.
Como seu espaço de trabalho tem uma área de trabalho na nuvem dimensionada para notebooks e computadores desktop, os projetos guiados não estão disponíveis para dispositivos móveis.
Os instrutores do projeto guiado são especialistas no assunto, têm experiência com a habilidade, a ferramenta ou o domínio do projeto e amam compartilhar seus conhecimentos para ajudar milhões de aprendizes do mundo todo.
Você pode baixar e manter todos os arquivos que foram criados para seu projeto guiado. Para fazer isso, você pode usar o recurso "Navegador de arquivos" enquanto acessa a área de trabalho na nuvem.
Reembolsos não estão disponíveis para projetos guiados. Consulte nossa política de reembolso completa.
Não há auxílio financeiro disponível para projetos guiados.
A participação como ouvinte não está disponível para projetos guiados.
Na parte superior da página, você pode clicar no nível de experiência deste projeto guiado para visualizar os pré-requisitos de conhecimento. Em cada nível dos projetos guiados, seu instrutor o guiará passo a passo.
Sim, tudo o que você precisa para completar o projeto guiado estará disponível em uma área de trabalho na nuvem disponível no seu navegador.
Você aprenderá na prática ao completar tarefas em um ambiente com tela dividida, diretamente em seu navegador. No lado esquerdo da tela, você completa a tarefa no seu espaço de trabalho. No lado direito, você assiste a um instrutor que o guiará pelo projeto, passo a passo.
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.
