Dieser erste Kurs des IBM Machine Learning Professional Certificate führt Sie in Machine Learning und die Inhalte des Professional Certificate ein. In diesem Kurs werden Sie erkennen, wie wichtig gute, qualitativ hochwertige Daten sind. Sie lernen gängige Techniken kennen, um Ihre Daten abzurufen, sie zu bereinigen, Feature Engineering anzuwenden und sie für erste Analysen und Hypothesentests vorzubereiten. Am Ende dieses Kurses sollten Sie in der Lage sein: Daten aus verschiedenen Datenquellen abzurufen: SQL, NoSQL-Datenbanken, APIs, Cloud Beschreiben Sie gängige Techniken zur Auswahl von Merkmalen und zum Feature Engineering und wenden Sie diese an Behandeln Sie kategoriale und ordinale Merkmale sowie fehlende Werte Verwenden Sie eine Vielzahl von Techniken zur Erkennung von und zum Umgang mit Ausreißern Erklären Sie, warum die Skalierung von Merkmalen wichtig ist, und verwenden Sie eine Vielzahl von Skalierungstechniken Wer sollte diesen Kurs besuchen?

Explorative Datenanalyse für maschinelles Lernen

Explorative Datenanalyse für maschinelles Lernen
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.


Dozenten: Joseph Santarcangelo
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Bei enthalten
2,559 Bewertungen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Datenmanipulation
- Kategorie: Statistische Hypothesenprüfung
- Kategorie: Statistische Analyse
- Kategorie: Statistische Methoden
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Explorative Datenanalyse
- Kategorie: Datenwrangling
- Kategorie: Daten importieren/exportieren
- Kategorie: Statistische Inferenz
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Datenzugang
- Kategorie: Datenumwandlung
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Bereinigung von Daten
- Kategorie: Statistik
- Kategorie: Technische Merkmale
- Kategorie: Datenwissenschaft
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Felipe M.

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Larry W.

Chaitanya A.
Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 17. Juli 2025
More example in simplified way could help new learner to understand. Overall I really like this course. This help us to crack some of good area where I need to re-work .
Geprüft am 1. Juli 2023
Well explained concepts and spoke at the right speed. But, some of the hypothesis testing, probability, and Bayesian statistics material could've been explained better with more visuals perhaps.
Geprüft am 23. Apr. 2024
The course includes hands-on exercises that allows us to apply the learned EDA techniques to real-world data. This practical approach helps solidify my understanding.

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