在本课程中，您将在《使用 MATLAB 进行探索性数据分析》中学到的技能基础上，奠定预测建模所需的基础。 这门中级课程对任何需要将多个来源或时间的数据结合起来并对建模感兴趣的人都很有用。
使用 MATLAB 进行数据处理和特征工程
使用 MATLAB 进行数据处理和特征工程
本课程是 使用 MATLAB 的实用数据科学 专项课程 的一部分
位教师：Michael Reardon
访问权限由 Coursera Learning Team 提供
16,037 人已注册
您将学到什么
通过消除噪音、识别异常值和合并多个来源的数据，为进一步分析做好数据准备
为机器学习应用创建和评估特征
探索处理文本、音频和图像数据的特殊技术
执行无监督机器学习
您将获得的技能
您将学习的工具
要了解的详细信息
可分享的证书
添加到您的领英档案
作业
11 项作业
授课语言：英语（English）
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累特定领域的专业知识
本课程是 使用 MATLAB 的实用数据科学 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时，您还会同时注册此专项课程。
- 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5个模块
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。
位教师
授课教师评分
(109个评价)提供方
人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程，Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好：它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'
学生评论
- 5 stars
77.20%
- 4 stars
17.66%
- 3 stars
3.41%
- 2 stars
0%
- 1 star
1.70%
显示 3/351 个
AL
已于 Aug 28, 2020审阅
Great overview. Very useful exercises and tests. However, Week 5 was a little overwhelming since it is a little bit of everything (signals, images, texts).
DM
已于 Apr 7, 2020审阅
Big step up from the previous course but good introduction into data science, what it is and what MATLAB can do to help you get the most out of your analysis. Very good !
DM
已于 Nov 30, 2020审阅
A very beautiful course based on the content. Just rushes with the content in the last 3 weeks. A week could be added to evenly distribute the content and not rush through it.
