Acerca de este Curso

11,403 vistas recientes

Certificado para compartir

Obtén un certificado al finalizar

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. 7 horas para completar

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English)

Certificado para compartir

Obtén un certificado al finalizar

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. 7 horas para completar

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English)

ofrecido por

Logotipo de Universidad de California en San Diego

Universidad de California en San Diego

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1

Semana 1

2 horas para completar

Week 1: Supervised Learning & Regression

2 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 Learning4m
Review: Regression4m
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 Neighbors6m
Review: Logistic Regression and Support Vector Machines5m
Classification10m
Semana
4

Semana 4

1 hora para completar

Week 4: Gradient Descent

1 hora 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 Training4m
Review: Gradient Descent4m
More on Classification15m

Acerca de Programa especializado: Python Data Products for Predictive Analytics

Python data products are powering the AI revolution. Top companies like Google, Facebook, and Netflix use predictive analytics to improve the products and services we use every day. Take your Python skills to the next level and learn to make accurate predictions with data-driven systems and deploy machine learning models with this four-course Specialization from UC San Diego. This Specialization is for learners who are proficient with the basics of Python. You’ll start by creating your first data strategy. You’ll also develop statistical models, devise data-driven workflows, and learn to make meaningful predictions for a wide-range of business and research purposes. Finally, you’ll use design thinking methodology and data science techniques to extract insights from a wide range of data sources. This is your chance to master one of the technology industry’s most in-demand skills. Python Data Products for Predictive Analytics is taught by Professor Ilkay Altintas, Ph.D. and Julian McAuley. Dr. Alintas is a prominent figure in the data science community and the designer of the highly-popular Big Data Specialization on Coursera. She has helped educate hundreds of thousands of learners on how to unlock value from massive datasets....
Python Data Products for Predictive Analytics

Preguntas Frecuentes

  • Una vez que te inscribes para obtener un Certificado, tendrás acceso a todos los videos, cuestionarios y tareas de programación (si corresponde). Las tareas calificadas por compañeros solo pueden enviarse y revisarse una vez que haya comenzado tu sesión. Si eliges explorar el curso sin comprarlo, es posible que no puedas acceder a determinadas tareas.

  • Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.

  • Si estás suscrito, obtienes una prueba gratis de 7 días, que podrás cancelar cuando desees sin ningún tipo de penalidad. Una vez transcurrido ese tiempo, no realizamos reembolsos. No obstante, puedes cancelar tu suscripción cuando quieras. Consulta nuestra política completa de reembolsos.

  • Sí, Coursera ofrece ayuda económica a los estudiantes que no pueden pagar la tarifa. Solicítala haciendo clic en el enlace de Ayuda económica que está debajo del botón “Inscribirse” a la izquierda. Se te pedirá que completes una solicitud. Recibirás una notificación en caso de que se apruebe. Deberás completar este paso para cada uno de los cursos que forman parte del Programa especializado, incluido el proyecto final. Obtén más información.

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