Acerca de este Curso

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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. 16 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Inglés (English)
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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1

Semana 1

5 horas para completar

Creating Regression Models

5 horas para completar
10 videos (Total 68 minutos), 8 lecturas, 7 cuestionarios
10 videos
Instructor Introduction2m
Introduction to the Taxi Data7m
Creating and Cleaning Features8m
Introduction to Regression8m
Using the Regression Learner App10m
Customizing Model Parameters9m
Evaluating Regression Models6m
Evaluate Your Model in MATLAB9m
Summary of Regression1m
8 lecturas
Download and Install MATLAB15m
Data and Code Files15m
Supervised Machine Learning Reference10m
Welcome Beta Testers!5m
Introduction to Module 15m
Variables in the Taxi Data10m
Summary of Regression Models15m
Regression Metrics10m
3 ejercicios de práctica
Feature Engineering Review12m
Train a Regression Model30m
Apply the Regression Workflow45m
Semana
2

Semana 2

4 horas para completar

Creating Classification Models

4 horas para completar
6 videos (Total 45 minutos), 5 lecturas, 2 cuestionarios
6 videos
Using the Classification Learner App7m
Evaluating Classification Models11m
Evaluating Classification Models in MATLAB5m
Training a Multiclass Model7m
Summary of Classification1m
5 lecturas
Introduction to Module 25m
Summary of Classification Models15m
Binary Classification Metrics Reference20m
Multiclass Classification Metrics Reference20m
Customizing Multiclass Models30m
2 ejercicios de práctica
Train a Classification Model30m
Apply The Classification Workflow50m
Semana
3

Semana 3

7 horas para completar

Applying the Supervised Machine Learning Workflow

7 horas para completar
5 videos (Total 30 minutos), 4 lecturas, 3 cuestionarios
5 videos
Embedded Methods for Feature Selection7m
Using Regularization to Prevent Overfitting6m
Introduction to Ensemble Models3m
Optimizing Hyperparameters8m
4 lecturas
Introduction to Module 310m
Practice Partitioning Data30m
Using Wrapper Methods to Select Features40m
Introduction to the Course Project10m
2 ejercicios de práctica
Practice Reducing Model Complexity30m
Applying Ensemble Models30m

Acerca de Programa especializado: Practical Data Science with MATLAB

Do you find yourself in an industry or field that increasingly uses data to answer questions? Are you working with an overwhelming amount of data and need to make sense of it? Do you want to avoid becoming a full-time software developer or statistician to do meaningful tasks with your data? Completing this specialization will give you the skills and confidence you need to achieve practical results in Data Science quickly. Being able to visualize, analyze, and model data are some of the most in-demand career skills from fields ranging from healthcare, to the auto industry, to tech startups. This specialization assumes you have domain expertise in a technical field and some exposure to computational tools, such as spreadsheets. To be successful in completing the courses, you should have some background in basic statistics (histograms, averages, standard deviation, curve fitting, interpolation). Throughout this specialization, you will be using MATLAB. MATLAB is the go-to choice for millions of people working in engineering and science, and provides the capabilities you need to accomplish your data science tasks. You will be provided with free access to MATLAB for the duration of the specialization to complete your work....
Practical Data Science with MATLAB

Preguntas Frecuentes

  • 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.
  • 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.

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