在本课程中,您将在 "使用 MATLAB 进行探索性数据分析 "和 "使用 MATLAB 进行数据处理和特征工程 "中学到的技能基础上,提高您利用 MATLAB 的强大功能分析与您工作相关的数据的能力。 这些技能对于那些具有领域知识和一定计算工具经验但没有编程背景的人来说非常有价值。要成功学习本课程,您必须具备一些基础统计学背景(直方图、平均数、标准偏差、曲线拟合、插值),并已完成本专业的课程 1 到课程 2。


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积累特定领域的专业知识
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书

该课程共有4个模块
在本模块中,您将在一个新的数据集上应用从本专业前两门课程中获得的技能。您将了解监督机器学习工作流程并学习关键术语。最后,您将创建并评估回归机器学习模型。
涵盖的内容
11个视频8篇阅读材料3个作业4个应用程序项目1个讨论话题
在本模块中,您将学习分类模型的基础知识。您将训练几种类型的分类模型并对结果进行评估。
涵盖的内容
6个视频7篇阅读材料2个作业1个讨论话题
在本模块中,您将应用完整的监督机器学习工作流程。您将使用验证数据来创建模型。应用不同的特征选择技术来降低模型的复杂性。创建集合模型并优化超参数。模块结束时,您将把这些概念应用到最终项目中。
涵盖的内容
10个视频5篇阅读材料4个作业1个讨论话题
涵盖的内容
5个视频7篇阅读材料2个作业1个讨论话题
获得职业证书
将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。
提供方
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Vanderbilt University
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University of Glasgow
人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展




学生评论
118 条评论
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已于 Mar 20, 2021审阅
Helpful in defining data preprocessing and model creation using different mechanism
已于 Nov 6, 2020审阅
Outstanding course with real practical study case and easy to understand approach to build ML models and deploy it for production for end-user.Good job MathWorks.
已于 Sep 10, 2020审阅
Very practical, but still high-level view to manage such projects. Testing was sufficient to test a full understanding. Thanks, I learnt a lot.
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¹ 本课程的部分作业采用 AI 评分。对于这些作业,将根据 Coursera 隐私声明使用您的数据。