Compare time series predictions of COVID-19 deaths

4.4
estrelas
25 classificações
oferecido por
Neste projeto guiado, você irá:

Preprocess time series data for various machine learning models

Visualize time series data

Compare the time series predictions of 4 machine learning models

2 hours
Intermediário
Sem necessidade de download
Vídeo em tela dividida
Inglês
Apenas em desktop

In this 2-hour long project-based course, you will learn how to preprocess time series data, visualize time series data and compare the time series predictions of 4 machine learning models.You will create time series analysis models in the python programming language to predict the daily deaths due to SARS-CoV-19, or COVID-19. You will create and train the following models: SARIMAX, Prophet, neural networks and XGBOOST. You will visualize data using the matplotlib library, and extract features from a time series data set, perform data splitting and normalization. To successfully complete this project, learners should have prior Python programming experience, a basic understanding of machine learning, and a familiarity of the Pandas library. 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.

Habilidades que você desenvolverá

  • Time Series Forecasting

  • Machine Learning

  • Feature Engineering

  • Python Programming

  • Time Series Models

Aprender passo a passo

Em um vídeo reproduzido em uma tela dividida com a área de trabalho, seu instrutor o orientará sobre esses passos:

  1. Preprocess the data using pandas to be ready for machine learning, and visualize the data using matplotlib

  2. Create a SARIMAX model, optimize the model hyperparameters, use the model for forecasting future COVID-19 deaths and visualize the results

  3. Create a prophet model and use the model for forecasting future COVID-19 deaths and visualize the results

  4. Create a function that extracts features for training the XGBOOST and a feedforward neural network models

  5. Split time series feature dataset into training and test datasets and perform data normalization

  6. Train an XGBOOST model and a feedforward neural network model, and finally compare the predictions of all the models covered in the project

Como funcionam os projetos guiados

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

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Perguntas Frequentes – FAQ

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.