In diesem Kurs bauen Sie auf den in Exploratory Data Analysis with MATLAB erlernten Fähigkeiten auf, um die für die prädiktive Modellierung erforderlichen Grundlagen zu schaffen. Dieser Kurs für Fortgeschrittene ist für jeden nützlich, der Daten aus verschiedenen Quellen oder zu verschiedenen Zeiten kombinieren muss und Interesse an der Modellierung hat.
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Datenverarbeitung und Feature Engineering mit MATLAB
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Praktische Datenwissenschaft mit MATLAB
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Dozenten: Michael Reardon
15.399 bereits angemeldet
Bei enthalten
(342 Bewertungen)
Was Sie lernen werden
Bereiten Sie Daten für weitere Analysen vor, indem Sie Rauschen entfernen, Ausreißer identifizieren und Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen
Erstellen und bewerten Sie Funktionen für Anwendungen des maschinellen Lernens
Entdecken Sie spezielle Techniken für den Umgang mit Text-, Audio- und Bilddaten
Unüberwachtes maschinelles Lernen durchführen
Wichtige Details
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11 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
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- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
Fügen Sie diese Qualifikation zur Ihrem LinkedIn-Profil oder Ihrem Lebenslauf hinzu.
Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
In diesem Modul wenden Sie die in Explorative Datenanalyse mit MATLAB erworbenen Kenntnisse auf einen neuen Datensatz an. Sie werden verschiedene Arten von Verteilungen untersuchen und Größen wie die Schiefe und den Interquartilsbereich berechnen. Außerdem lernen Sie weitere Arten von Diagrammen zur Visualisierung von mehrdimensionalen Daten kennen.
Das ist alles enthalten
10 Videos4 Lektüren2 Aufgaben1 Diskussionsthema
In diesem Modul lernen Sie, wie Sie Daten für die Analyse vorbereiten. Oft werden Daten nicht wie gewünscht aufgezeichnet. Sie werden lernen, String-Variablen zu manipulieren, um Schlüsselinformationen zu extrahieren. Sie erstellen eine einzelne Datetime-Variable aus Datums- und Zeitinformationen, die über mehrere Spalten in einer Tabelle verteilt sind. Sie werden Daten aus mehreren Dateien effizient laden und kombinieren, um eine endgültige Tabelle für die Analyse zu erstellen.
Das ist alles enthalten
8 Videos2 Lektüren2 Aufgaben1 App-Element1 Diskussionsthema
In diesem Modul werden Sie unordentliche Daten bereinigen. Fehlende Daten, Ausreißer und Variablen mit sehr unterschiedlichen Skalen können Trends in den Daten verschleiern. Sie werden fehlende Daten und Ausreißer in einem Datensatz finden und beseitigen. Sie vergleichen Variablen mit unterschiedlichen Skalen, indem Sie die Variablen normalisieren.
Das ist alles enthalten
9 Videos2 Lektüren2 Aufgaben1 App-Element
In diesem Modul werden Sie neue Features erstellen, um Ihre Daten besser zu verstehen. Sie werden Features auswerten, um festzustellen, ob ein Feature möglicherweise für Vorhersagen nützlich ist.
Das ist alles enthalten
7 Videos5 Lektüren1 Aufgabe1 App-Element1 Diskussionsthema
In diesem Modul werden Sie die Konzepte aus den Modulen 1 bis 4 auf verschiedene Bereiche anwenden. Sie erstellen und bewerten Merkmale anhand von zeitbasierten Signalen, wie z.B. Beschleunigungssensor-Daten von einem Mobiltelefon. Sie werden Apps in MATLAB verwenden, um Bildverarbeitung durchzuführen und Merkmale auf der Grundlage segmentierter Bilder zu erstellen. Sie werden auch Textverarbeitungstechniken verwenden, um Merkmale in unstrukturiertem Text zu finden.
Das ist alles enthalten
11 Videos5 Lektüren4 Aufgaben1 App-Element1 Diskussionsthema
Dozenten
![Michael Reardon](https://d3njjcbhbojbot.cloudfront.net/api/utilities/v1/imageproxy/https://coursera-instructor-photos.s3.amazonaws.com/97/fad23a58144b859a3e4d9faae75fa6/michael.jpg?auto=format%2Ccompress&dpr=1&w=75&h=75&fit=crop)
![Maria Gavilan-Alfonso](https://d3njjcbhbojbot.cloudfront.net/api/utilities/v1/imageproxy/https://coursera-instructor-photos.s3.amazonaws.com/98/00c17e525d489fa5c7a61d107a7ddc/maria-200.jpg?auto=format%2Ccompress&dpr=1&w=75&h=75&fit=crop)
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Empfohlen, wenn Sie sich für Datenanalyse interessieren
- Status: [object Object]
Duke University
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
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Bewertungen von Lernenden
342 Bewertungen
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Geprüft am 29. Aug. 2020
Great overview. Very useful exercises and tests. However, Week 5 was a little overwhelming since it is a little bit of everything (signals, images, texts).
Geprüft am 8. Apr. 2020
Big step up from the previous course but good introduction into data science, what it is and what MATLAB can do to help you get the most out of your analysis. Very good !
Geprüft am 15. März 2020
Highly recommended for people with patience, and deep interest in Data Processing and Feature Engineering. It is not easy. However, MATLAB instructional tools make this process so much simplified!
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Häufig gestellte Fragen
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