在本课程中，您将在《使用 MATLAB 进行探索性数据分析》中学到的技能基础上，奠定预测建模所需的基础。 这门中级课程对任何需要将多个来源或时间的数据结合起来并对建模感兴趣的人都很有用。
使用 MATLAB 进行数据处理和特征工程
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累特定领域的专业知识
本课程是 使用 MATLAB 的实用数据科学 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时，您还会同时注册此专项课程。
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书
该课程共有5个模块
在本模块中，您将在一个新数据集上应用在用 MATLAB 进行探索性数据分析中获得的技能。您将探索不同类型的分布，并计算偏度和四分位数间距等量。您还将学习更多类型的图表，以实现多维数据的可视化。
涵盖的内容
10个视频4篇阅读材料2个作业1个讨论话题
在本模块中，您将学习如何为分析准备数据。数据往往没有按要求记录。你将学习如何操作字符串变量来提取关键信息。你将从分布在表格中多个列的日期和时间信息中创建一个单一的日期时间变量。你将有效地加载和合并来自多个文件的数据，创建一个最终的分析表。
涵盖的内容
8个视频2篇阅读材料2个作业1个应用程序项目1个讨论话题
在本模块中，您将清理混乱的数据。缺失数据、异常值和标度迥异的变量可能会掩盖数据的趋势。您将发现并处理数据集中的缺失数据和异常值。通过对变量进行归一化处理，比较不同标度的变量。
涵盖的内容
9个视频2篇阅读材料2个作业1个应用程序项目
在本模块中，您将创建新的特征，以便更好地理解数据。您将对特征进行评估，以确定某个特征是否对预测有用。
涵盖的内容
7个视频5篇阅读材料1个作业1个应用程序项目1个讨论话题
在本模块中，您将把模块 1 到模块 4 中的概念应用到不同领域。您将使用基于时间的信号（如手机的加速度计数据）创建和评估特征。您将使用 MATLAB 中的应用程序执行图像处理，并根据分割的图像创建特征。您还将使用文本处理技术在非结构化文本中查找特征。
涵盖的内容
11个视频5篇阅读材料4个作业1个应用程序项目1个讨论话题
获得职业证书
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4.7 (108个评价)
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
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Chaitanya A.
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学生评论
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AL
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已于 Aug 28, 2020审阅
Great overview. Very useful exercises and tests. However, Week 5 was a little overwhelming since it is a little bit of everything (signals, images, texts).
DM
4
已于 Apr 7, 2020审阅
Big step up from the previous course but good introduction into data science, what it is and what MATLAB can do to help you get the most out of your analysis. Very good !
DM
5
已于 Nov 30, 2020审阅
A very beautiful course based on the content. Just rushes with the content in the last 3 weeks. A week could be added to evenly distribute the content and not rush through it.
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