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K-Means Clustering 101: Welt-Glücks-Bericht

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K-Means Clustering 101: Welt-Glücks-Bericht

Ryan Ahmed

Dozent: Ryan Ahmed

1.810 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

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Erwerben Sie praxisrelevante Kompetenzen unter Anleitung von Experten, üben Sie sich in ihrer Anwendung und wenden Sie sie schließlich an.
4.7

(20 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

1.5 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Praktisches Lernen
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Praktisches Lernen

Was Sie lernen werden

  • Verstehen Sie, wie Sie die Möglichkeiten des Maschinellen Lernens für eine unüberwachte Segmentierung nutzen können

  • Erfahren Sie, wie Sie mit Plotly geografische Daten visualisieren können

  • Erfahren Sie, wie Sie mit der Ellbogenmethode die optimale Anzahl von Clustern erhalten

Kompetenzen, die Sie festigen

  • Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
  • Kategorie: Explorative Datenanalyse
  • Kategorie: Datenvisualisierung
  • Kategorie: Unüberwachtes Lernen
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Python-Programmierung
  • Kategorie: Sozialwissenschaften
  • Kategorie: Plotly
  • Kategorie: Sozioökonomie
  • Kategorie: Datenanalyse
  • Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
  • Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch
Keine Downloads oder Installation erforderlich

Nur als Desktop-Version verfügbar

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

Weitere Informationen zu Coursera für Unternehmen
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Lernen, Üben und Anwenden von berufsrelevanten Fähigkeiten in weniger als 2 Stunden

  • Nehmen Sie an Schulungen von Branchenexperten teil
  • Sammeln Sie mit Aufgaben aus der realen Welt praktische Erfahrung
  • Schaffen Sie Vertrauen durch neueste Tools und Technologien

Über dieses begleitete Projekt

Schritt für Schritt lernen

In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:

  1. Verstehen Sie die Problemstellung und den Business Case

  2. Datensätze und Bibliotheken importieren

  3. Durchführung einer explorativen Datenanalyse

  4. Datenvisualisierung durchführen - Teil 1

  5. Datenvisualisierung durchführen - Teil 1

  6. Aufbereitung der Daten für das Clustering Modell

  7. Verstehen Sie die Intuition hinter dem k-Means Clustering Algorithmus

  8. Ermittlung der optimalen Anzahl von Clustern

  9. Anwendung von k-means mit Scikit-learn zur Segmentierung

  10. Visualisierung der Cluster

Empfohlene Erfahrung

Grundlegende Python-Programmierung und Mathematik.

8 Projektbilder

Dozent

Ryan Ahmed
38 Kurse113.696 Lernende

von

Coursera

Was Sie beim Lernen erwartet

  • Auf Kompetenzen basierendes, praktisches Lernen

    Üben Sie die Anwendung neuer Kompetenzen anhand von berufsbezogenen Aufgabenstellungen.

  • Anleitung durch Experten

    Lernen Sie mit vorab von Experten aufgezeichneten Videos in einer einzigartigen aufgeteilten Oberfläche.

  • Keine Downloads oder Installation erforderlich

    Greifen Sie in einem vordefinierten Cloud-Arbeitsbereich auf die Tools und Ressourcen zu.

  • Nur für Desktop verfügbar

    Dieses begleitete Projekt ist für die Bearbeitung an einem Laptop oder Desktop-Computer mit stabiler Internetverbindung konzipiert und nicht für Mobilgeräte.

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

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20 Bewertungen

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5

Geprüft am 16. Sep. 2025

AB
4

Geprüft am 17. Dez. 2022

CP
5

Geprüft am 29. Mai 2022

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