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Il y a 4 modules dans ce cours
This course teaches you the essential skills required to process and prepare data, model, and evaluate machine learning models. Data processing is a fundamental step in extracting valuable insights from raw data and is crucial in professional data science and machine learning careers.
In this section, we cover essential data transformation, enrichment, and cleaning techniques, including encoding, normalization, joining, and handling data quality issues to prepare datasets for robust analytics and machine learning applications.
Inclus
1 vidéo8 lectures1 devoir
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1 vidéo•Total 1 minute
Data Processing and Preparation - Overview Video•1 minute
8 lectures•Total 100 minutes
Introduction•15 minutes
Transformation Functions•15 minutes
Pivoting•15 minutes
Joins•15 minutes
Data Cleaning•10 minutes
Addressing Duplicate Data•10 minutes
Handling Class Imbalance•10 minutes
Exam Essentials•10 minutes
1 devoir•Total 10 minutes
Data Processing Fundamentals•10 minutes
Modeling and Evaluation
Module 2•2 heures à terminer
Détails du module
In this section, we construct and evaluate predictive models using regressors, classifiers, and temporal methods, assess performance with metrics like RMSE and F1 score, and explore concepts such as bias-variance trade-off and hyperparameter tuning.
Inclus
1 vidéo8 lectures1 devoir
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1 vidéo•Total 1 minute
Modeling and Evaluation - Overview Video•1 minute
8 lectures•Total 85 minutes
Introduction•10 minutes
The Challenge of Censoring in Survival Analysis•10 minutes
Model Design Concepts•10 minutes
The Law of Parsimony (Occam's Razor)•10 minutes
Model Evaluation•10 minutes
Accuracy•15 minutes
Real World Scenario - Choosing the Appropriate Performance Metric•10 minutes
Exam Essentials•10 minutes
1 devoir•Total 10 minutes
Evaluating Machine Learning Models•10 minutes
Model Validation and Deployment
Module 3•1 heure à terminer
Détails du module
In this section, we evaluate model performance using key metrics and constraints, compare deployment strategies including MLOps, and discuss effective communication of model outcomes to stakeholders for practical data science applications.
Inclus
1 vidéo7 lectures1 devoir
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1 vidéo•Total 1 minute
Model Validation and Deployment - Overview Video•1 minute
7 lectures•Total 70 minutes
Introduction•10 minutes
Real World Scenario - Developing a Product Recommendation Model•10 minutes
Residual Plot•10 minutes
Real World Scenario•10 minutes
Cloud Deployment•10 minutes
Machine Learning Operations (MLOps)•10 minutes
Testing•10 minutes
1 devoir•Total 10 minutes
Model Validation and Deployment Fundamentals•10 minutes
Unsupervised Machine Learning
Module 4•1 heure à terminer
Détails du module
In this section, we explore association rules, focusing on their structure, interpretation of itemsets, antecedents, and consequents, and how actionable patterns in transactional data inform data-driven decisions.
Inclus
1 vidéo7 lectures1 devoir
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Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
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