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Spezialisierung „Praktische Datenwissenschaft mit MATLAB“

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Spezialisierung „Praktische Datenwissenschaft mit MATLAB“

Sam Jones
Isaac Bruss
Matt Rich

Dozenten: Sam Jones

29.248 bereits angemeldet

Bei Coursera PlusMehr erfahren enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

aus 1,062 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
8 Wochen zu vervollständigen
unter 4 Stunden pro Woche
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Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
8 Wochen zu vervollständigen
unter 4 Stunden pro Woche

Was Sie lernen werden

  • Analysieren Sie große Datensätze und berechnen Sie Statistiken über bestimmte Gruppen in den Daten

  • Verwenden Sie interaktive Tools, um Ihre Daten zu untersuchen und Rauschen und Ausreißer zu entfernen

  • Erstellen und bewerten Sie Modelle für maschinelles Lernen

  • Erstellen Sie Berichte und interaktive Dokumente, um Ihre Arbeit mit anderen zu teilen

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Präsentation der Daten
  • Kategorie: Modell Ausbildung
  • Kategorie: Integration von Daten
  • Kategorie: Datenanalyse
  • Kategorie: Interaktive Datenvisualisierung
  • Kategorie: Technische Merkmale
  • Kategorie: Datenvisualisierung
  • Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
  • Kategorie: Überwachtes Lernen
  • Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
  • Kategorie: Statistische Visualisierung
  • Kategorie: Bewertung des Modells
  • Kategorie: Wissenschaftliche Visualisierung
  • Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
  • Kategorie: Daten importieren/exportieren
  • Kategorie: Daten-Storytelling
  • Kategorie: Explorative Datenanalyse
  • Kategorie: Technische Kommunikation
  • Kategorie: Plot (Grafiken)

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen

Wichtige Details

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Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von MathWorks.

Spezialisierung - 4 Kursreihen

Explorative Datenanalyse mit MATLAB

Explorative Datenanalyse mit MATLAB

KURS 1, 17 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Importieren Sie große Tabellendatensätze und passen Sie die Importoptionen für Ihre Anwendung an

  • Extrahieren von Teilmengen von Daten & Berechnen von Statistiken über Gruppen von zusammenhängenden Daten

  • Erstellen Sie individuelle Visualisierungen, um die wichtigsten Ergebnisse Ihrer Analyse hervorzuheben

  • Verwenden Sie interaktive Tools zum Erkunden, Analysieren und Visualisieren von Daten mit automatischer Codegenerierung zur Reproduktion der Ergebnisse

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Matlab
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Daten importieren/exportieren
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Statistische Methoden
Kategorie: Datenwissenschaft
Kategorie: Software zur Datenvisualisierung
Kategorie: Datenkompetenz
Kategorie: Technische Kommunikation
Kategorie: Statistische Berichterstattung
Kategorie: Präsentation der Daten
Kategorie: Plot (Grafiken)
Kategorie: Bereinigung von Daten
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Interaktive Datenvisualisierung
Kategorie: Wissenschaftliche Visualisierung
Kategorie: Statistische Visualisierung
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Datenwrangling
Datenverarbeitung und Feature Engineering mit MATLAB

Datenverarbeitung und Feature Engineering mit MATLAB

KURS 2, 20 Stunden

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

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Matlab
Kategorie: Technische Merkmale
Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Kategorie: Bereinigung von Daten
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Histogramm
Kategorie: Integration von Daten
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Plot (Grafiken)
Kategorie: Datenwrangling
Kategorie: Unstrukturierte Daten
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Datenerfassung
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Wissenschaftliche Visualisierung
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Datenwissenschaft

Was Sie lernen werden

  • Wenden Sie einen vollständigen Arbeitsablauf für maschinelles Lernen an, von der Datenbereinigung bis zum Training und der Auswertung von Modellen anhand eines realen Datensatzes

  • Nutzen Sie Apps, um schnell viele Modelle für maschinelles Lernen zu trainieren und den besten Ansatz für Ihre Anwendung zu finden

  • Passen Sie das Training mithilfe von Kostenmatrizen an, um wichtige Klassen hervorzuheben

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Matlab
Kategorie: Überwachtes Lernen
Kategorie: Modell Ausbildung
Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Kategorie: Modell-Optimierung
Kategorie: Validierung von Daten
Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
Kategorie: Statistisches maschinelles Lernen
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Technische Merkmale

Was Sie lernen werden

  • Wenden Sie einen vollständigen Data-Science-Workflow an, einschließlich Importieren und Bereinigen von Daten, Erstellen von Merkmalen, Trainieren von Machine-Learning-Modellen und Auswerten der Ergebnisse

  • Effektive Kommunikation von Ergebnissen durch Identifizierung Ihrer Zielgruppe und Erstellung aussagekräftiger Visualisierungen

  • Erstellen Sie einen Abschlussbericht mit Text, Code und Visualisierungen, den Sie mit Ihren Kollegen teilen können

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Matlab
Kategorie: Datenwissenschaft
Kategorie: Technische Merkmale
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
Kategorie: Modell Ausbildung
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Modell-Optimierung
Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Datenwrangling
Kategorie: Daten-Storytelling
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Technische Kommunikation
Kategorie: Präsentation der Daten
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen

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Dozenten

Sam Jones
MathWorks
3 Kurse51.570 Lernende

von

MathWorks

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden aus Praktische Datenwissenschaft mit MATLAB

Durchschnitt über alle 4 Kurse

  • 5 Sterne

    82,69 %

  • 4 Sterne

    13,60 %

  • 3 Sterne

    2,19 %

  • 2 Sterne

    0,30 %

  • 1 Stern

    1,20 %

VS
Kurs: Explorative Datenanalyse mit MATLAB

Geprüft am 15. Juli 2020

A
Kurs: Datenverarbeitung und Feature Engineering mit MATLAB

Geprüft am 7. Jan. 2022

SS
Kurs: Prädiktive Modellierung und maschinelles Lernen mit MATLAB

Geprüft am 14. Sep. 2020

Häufig gestellte Fragen