Acerca de este Curso

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100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel intermedio
Aprox. 8 horas para completar
Inglés (English)
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Universidad de California en San Diego

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1

Semana 1

3 horas para completar

Week 1: Supervised Learning & Regression

3 horas para completar
5 videos (Total 46 minutos), 4 lecturas, 3 cuestionarios
5 videos
Supervised Learning: Regression9m
Regression in Python10m
Time-Series Regression8m
Autoregression6m
4 lecturas
Syllabus10m
Course Materials10m
Set Up Your System10m
Recap: Mathematical Notation10m
3 ejercicios de práctica
Review: Supervised Learning30m
Review: Regression30m
Supervised Learning & Regression10m
Semana
2

Semana 2

1 hora para completar

Week 2: Features

1 hora para completar
4 videos (Total 29 minutos), 1 lectura, 3 cuestionarios
4 videos
Features from Temporal Data8m
Feature Transformations4m
Missing Values7m
1 lectura
Supplementary Notebook for Features3m
3 ejercicios de práctica
Review: Getting Features
Review: Working with Features
Features10m
Semana
3

Semana 3

1 hora para completar

Week 3: Classification

1 hora para completar
4 videos (Total 31 minutos)
4 videos
Classification: Nearest Neighbors4m
Classification: Logistic Regression10m
Introduction to Support Vector Machines10m
3 ejercicios de práctica
Review: Classification and K-Nearest Neighbors30m
Review: Logistic Regression and Support Vector Machines5m
Classification10m
Semana
4

Semana 4

2 horas para completar

Week 4: Gradient Descent

2 horas para completar
5 videos (Total 36 minutos)
5 videos
Introduction to Training and Testing6m
Gradient Descent in Python8m
Gradient Descent in TensorFlow6m
Livecoding: Tensorflow7m
3 ejercicios de práctica
Review: Classification and Training30m
Review: Gradient Descent30m
More on Classification15m

Acerca de Programa especializado: Python Data Products for Predictive Analytics

Python Data Products for Predictive Analytics

Preguntas Frecuentes

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.