Graduate Certificate in Dimensionality Reduction in Feature Engineering
-- ViewingNowThe Graduate Certificate in Dimensionality Reduction in Feature Engineering is a comprehensive course that addresses the critical need for data professionals to master feature engineering and dimensionality reduction techniques. In an era of big data and AI, these skills are in high demand across industries, with companies seeking experts who can turn raw data into actionable insights.
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2 mois pour terminer
à 2-3 heures par semaine
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Aucune période d'attente
Détails du cours
• Introduction to Dimensionality Reduction in Feature Engineering
• Linear Dimensionality Reduction Techniques: Principal Component Analysis (PCA)
• Advanced Linear Dimensionality Reduction: Linear Discriminant Analysis (LDA)
• Non-Linear Dimensionality Reduction: t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)
• Non-Linear Dimensionality Reduction: Autoencoders in Feature Engineering
• Feature Selection vs. Dimensionality Reduction
• Dimensionality Reduction for Text Data: Latent Dirichlet Allocation (LDA)
• Evaluation Metrics for Dimensionality Reduction Techniques
• Real-World Applications of Dimensionality Reduction in Feature Engineering
Parcours professionnel
Exigences d'admission
- Compréhension de base de la matière
- Maîtrise de la langue anglaise
- Accès à l'ordinateur et à Internet
- Compétences informatiques de base
- Dévouement pour terminer le cours
Aucune qualification formelle préalable requise. Cours conçu pour l'accessibilité.
Statut du cours
Ce cours fournit des connaissances et des compétences pratiques pour le développement professionnel. Il est :
- Non accrédité par un organisme reconnu
- Non réglementé par une institution autorisée
- Complémentaire aux qualifications formelles
Vous recevrez un certificat de réussite en terminant avec succès le cours.
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Questions fréquemment posées
Frais de cours
- 3-4 heures par semaine
- Livraison anticipée du certificat
- Inscription ouverte - commencez quand vous voulez
- 2-3 heures par semaine
- Livraison régulière du certificat
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- Accès complet au cours
- Certificat numérique
- Supports de cours
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