One of the most common tasks performed by data scientists and data analysts are prediction and machine learning. This course will cover the basic components of building and applying prediction functions with an emphasis on practical applications. The course will provide basic grounding in concepts such as training and tests sets, overfitting, and error rates. The course will also introduce a range of model based and algorithmic machine learning methods including regression, classification trees, Naive Bayes, and random forests. The course will cover the complete process of building prediction functions including data collection, feature creation, algorithms, and evaluation.
ofrecido por
Universidad Johns HopkinsAcerca de este Curso
115,512 vistas recientes
Resultados profesionales del estudiante
38%
comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos
38%
consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso
12%
consiguió un aumento de sueldo o ascenso
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.
Aprox. 9 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Inglés (English), Coreano
Qué aprenderás
Use the basic components of building and applying prediction functions
Understand concepts such as training and tests sets, overfitting, and error rates
Describe machine learning methods such as regression or classification trees
Explain the complete process of building prediction functions
Habilidades que obtendrás
Random ForestMachine Learning (ML) AlgorithmsMachine LearningR Programming
Resultados profesionales del estudiante
38%
comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos
38%
consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso
12%
consiguió un aumento de sueldo o ascenso
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.
Aprox. 9 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Inglés (English), Coreano
ofrecido por
Universidad Johns Hopkins
The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world.
Programa - Qué aprenderás en este curso
2 horas para completar
Week 1: Prediction, Errors, and Cross Validation
This week will cover prediction, relative importance of steps, errors, and cross validation.
2 horas para completar
9 videos (Total 73 minutos), 4 lecturas, 1 cuestionario
9 videos
What is prediction?8m
Relative importance of steps9m
In and out of sample errors6m
Prediction study design9m
Types of errors10m
Receiver Operating Characteristic5m
Cross validation8m
What data should you use?6m
4 lecturas
Welcome to Practical Machine Learning10m
A Note of Explanation2m
Syllabus10m
Pre-Course Survey10m
1 ejercicio de práctica
Quiz 130m
2 horas para completar
Week 2: The Caret Package
This week will introduce the caret package, tools for creating features and preprocessing.
2 horas para completar
9 videos (Total 96 minutos)
9 videos
Data slicing5m
Training options7m
Plotting predictors10m
Basic preprocessing10m
Covariate creation17m
Preprocessing with principal components analysis14m
Predicting with Regression12m
Predicting with Regression Multiple Covariates11m
1 ejercicio de práctica
Quiz 230m
1 hora para completar
Week 3: Predicting with trees, Random Forests, & Model Based Predictions
This week we introduce a number of machine learning algorithms you can use to complete your course project.
1 hora para completar
5 videos (Total 48 minutos)
1 ejercicio de práctica
Quiz 330m
3 horas para completar
Week 4: Regularized Regression and Combining Predictors
This week, we will cover regularized regression and combining predictors.
3 horas para completar
4 videos (Total 33 minutos), 2 lecturas, 3 cuestionarios
2 lecturas
Course Project Instructions (READ FIRST)10m
Post-Course Survey10m
2 ejercicios de práctica
Quiz 430m
Course Project Prediction Quiz30m
Reseñas
Principales reseñas sobre PRACTICAL MACHINE LEARNING
por JC16 de ene. de 2017
excellent course. Be prepared to learn a lot if you work hard and don't give up if you think it is hard, just continue thinking, and interact with other students and tutors + Google and Stackoverflow!
por MR13 de ago. de 2020
recommended for all the 21st centuary students who might be intrested to play with data in future or some kind of work related to make predictions systemically must have good knowledge of this course
por AD28 de feb. de 2017
Issues of every stage of the construction of learning machine model, as well as issues with several different machine learning methods are well and in fine yet very understandable detail explained.
por DH17 de jun. de 2018
Excellent introduction to basic ML techniques. A lot of material covered in a short period of time! I will definitely seek more advanced training out of the inspiration provided by this class.
Preguntas Frecuentes
¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
- es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
- Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
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.
Is financial aid available?
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.
