Produce and customize various chart types with Seaborn
Apply feature selection and feature extraction methods with scikit-learn
Build a boosted decision tree classifier with XGBoost
Welcome to this project-based course on Statistical Data Visualization with Seaborn. Producing visualizations is an important first step in exploring and analyzing real-world data sets. As such, visualization is an indispensable method in any data scientist's toolbox. It is also a powerful tool to identify problems in analyses and for illustrating results. In this project, we will employ the statistical data visualization library, Seaborn, to discover and explore the relationships in the Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) data set. We will use the results from our exploratory data analysis (EDA) in the previous project, Breast Cancer Diagnosis – Exploratory Data Analysis to: drop correlated features, implement feature selection and feature extraction methods including feature selection with correlation, univariate feature selection, recursive feature elimination, principal component analysis (PCA) and tree based feature selection methods. Lastly, we will build a boosted decision tree classifier with XGBoost to classify tumors as either malignant or benign. This course runs on Coursera's hands-on project platform called Rhyme. On Rhyme, you do projects in a hands-on manner in your browser. You will get instant access to pre-configured cloud desktops containing all of the software and data you need for the project. Everything is already set up directly in your internet browser so you can just focus on learning. For this project, you’ll get instant access to a cloud desktop with Python, Jupyter, and scikit-learn pre-installed. Notes: - You will be able to access the cloud desktop 5 times. However, you will be able to access instructions videos as many times as you want. - This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.
En un video que se reproduce en una pantalla dividida con tu área de trabajo, tu instructor te guiará en cada paso:
Project Overview
Importing Libraries and Data
Dropping Correlated Columns from Feature List
Classification using XGBoost (minimal feature selection)
Univariate Feature Selection
Recursive Feature Elimination with Cross-Validation
Plot CV Scores vs Number of Features Selected
Feature Extraction using Principal Component Analysis
Tu espacio de trabajo es un escritorio virtual directamente en tu navegador, no requiere descarga.
En un video de pantalla dividida, tu instructor te guía paso a paso
A machine learning perspective on seaborn capacity, dealing with plots of common results when removing features or selecting important features from dataset
Great course for a beginner to be equipped with data science tools and feature selection methods for machine learning!
Un excelente curso para profundizar en habilidades prácticas tanto en temas de seaborn como en sklearn
The course was really nice however, I faced little issues while connecting to the rhyme desktop.
¿Qué obtendré si compro un proyecto guiado?
Al comprar un proyecto guiado, obtendrás todo lo que necesitas para completarlo, incluido el acceso a un espacio de trabajo de escritorio en la nube a través de tu navegador web que contiene los archivos y el software que necesitas para comenzar, además de instrucciones de video paso a paso de un experto en la materia.
¿Hay proyectos guiados disponibles en computadoras de escritorio y dispositivos móviles?
Dado que tu espacio de trabajo contiene un escritorio en la nube del tamaño de una computadora portátil o computadora de escritorio, los proyectos guiados no están disponibles en tu dispositivo móvil.
¿Quiénes son los instructores para proyectos guiados?
Los instructores de proyectos guiados son expertos en la materia que tienen experiencia en habilidades, herramientas o dominios de su proyecto y les apasiona compartir sus conocimientos para impactar a millones de estudiantes en todo el mundo.
¿Puedo descargar el trabajo de mi proyecto guiado después de completarlo?
Puedes descargar y conservar cualquiera de tus archivos creados del proyecto guiado. Para hacerlo, puedes usar la función 'Explorador de archivos' mientras accedes a tu escritorio en la nube.
¿Cuál es la política de reembolsos?
Los proyectos guiados no son elegibles para reembolsos. Ver nuestra política de reembolso completo.
¿Hay ayuda económica disponible?
La ayuda financiera no está disponible para proyectos guiados.
¿Puedo participar como oyente de un proyecto guiado y mirar el video de forma gratuita?
El acceso como oyente no está disponible para los proyectos guiados.
¿Cuánta experiencia necesito para hacer este proyecto guiado?
En la parte superior de la página, puedes presionar en el nivel de experiencia de este proyecto guiado para ver los requisitos de conocimientos previos. En cada nivel del proyecto guiado, tu instructor te orientará paso a paso.
¿Puedo completar este proyecto guiado directamente a través de mi navegador web, en lugar de instalar un software especial?
Sí, todo lo que necesitas para completar tu proyecto guiado estará disponible en un escritorio en la nube que estará disponible en tu navegador.
¿Cómo es la experiencia de aprendizaje con los proyectos guiados?
Aprenderás completando tareas en un entorno de pantalla dividida directamente en tu navegador. En el lado izquierdo de la pantalla, completarás la tarea en tu espacio de trabajo. En el lado derecho de la pantalla, verás a un instructor guiarte a través del proyecto, paso a paso.
¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.