분석을 위한 데이터 정리 및 준비

Introduction

Get acquainted with data preprocessing and the course.

강의 내용:

Course Overview

Course Outline and Prerequisites

Remove Outliers from Data

Clean data by performing outlier removal.

강의 내용:

What Is an Outlier?

Remove Outliers from Data

Shift and Scale Data

Normalize data by shifting and scaling values.

강의 내용:

Introduction to Data Normalization

Normalize Electricity Usage Data

Work with Missing Data

Locate, standardize, and remove missing data.

강의 내용:

Introduction to Missing Data

Work with Missing Data

Interpolate Missing Data

Fill in and interpolate missing data.

강의 내용:

Introduction to Data Interpolation

Interpolate Missing Data

Smooth Noisy Data

Reduce noise with data smoothing.

강의 내용:

Introduction to Data Smoothing

Techniques for Smoothing Data

Remove Unwanted Trends in Data

Detrend data to isolate important features and reveal underlying patterns.

강의 내용:

Introduction to Detrending Data

Detrend Electricity Usage Data

Projects

Practice what you learned in the course.

강의 내용:

World Population Data

International Gasoline Prices

Conclusion

Learn next steps and give feedback on the course.

강의 내용:

Summary

Additional Resources

Survey

교육과정 모듈

Introduction

Remove Outliers from Data

Shift and Scale Data

Work with Missing Data

Interpolate Missing Data

Smooth Noisy Data

Remove Unwanted Trends in Data

Projects

Conclusion

언어

자동화된 피드백이 제공되는 실습 연습문제
웹 브라우저를 통해 MATLAB 이용
공유 가능한 진도 보고서 및 교육과정 수료증

MATLAB Onramp

분석을 위한 데이터 정리 및 준비

교육과정 모듈

Introduction

Remove Outliers from Data

Shift and Scale Data

Work with Missing Data

Interpolate Missing Data

Smooth Noisy Data

Remove Unwanted Trends in Data

Projects

Conclusion

언어

자동화된 피드백이 제공되는 실습 연습문제웹 브라우저를 통해 MATLAB 이용공유 가능한 진도 보고서 및 교육과정 수료증

MATLAB Onramp

자동화된 피드백이 제공되는 실습 연습문제
웹 브라우저를 통해 MATLAB 이용
공유 가능한 진도 보고서 및 교육과정 수료증