This hands-on pathway builds practical machine learning capability using GNU Octave—the open-source MATLAB alternative—plus a focused module in R for classification. Across four Octave courses you’ll progress from installation and core matrix operations to data wrangling, visualization (2D/3D, mesh, annotated plots), control structures, reusable functions, and time-series handling. You’ll then apply supervised learning with logistic regression in R, covering preprocessing, evaluation (confusion matrix, ROC/AUC), and threshold decisions. Graduates leave ready to prototype ML workflows and analyze real datasets efficiently for data science and analytics roles.
Spezialisierung für Octave for Machine Learning: Data Analysis Mastery
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Spezialisierung für Octave for Machine Learning: Data Analysis Mastery
Build ML Workflows With GNU Octave. Master Octave, data analysis, visualization, time series, and logistic regression for ML impact.
Dozent: EDUCBA
Bei 
enthalten
Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
1 Monat bei 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
Verdienen Sie sich einen beruflichen Leistungsnachweis
Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Arbeitgebern
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Was Sie lernen werden
Build end-to-end ML prototypes in Octave using matrices, control flow, functions, and plots.
Process and visualize real datasets; compute skewness, kurtosis, and time-series features.
Train and evaluate logistic regression models in R with preprocessing, confusion matrices, and ROC/AUC.
Überblick
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Numerical Analysis
- Statistical Analysis
- Data Analysis
- Data Visualization
- Software Installation
- Plot (Graphics)
- Scripting
- Mathematical Modeling
- Visualization (Computer Graphics)
- Graphing
- Programming Principles
- Scripting Languages
- Scientific Visualization
- Descriptive Statistics
- Time Series Analysis and Forecasting
- Text Mining
- Scalability
- Predictive Modeling
Werkzeuge, die Sie lernen werden
Was ist inbegriffen?
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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!
September 2025
37 Praxisübungen
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- Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
- Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
- Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von EDUCBA.
Spezialisierung - 4 Kursreihen
Was Sie lernen werden
Install Octave and perform matrix, string, and data operations.
Apply symbolic math and statistical methods for analysis.
Visualize datasets with plots, mesh grids, and annotations.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Mathematical Software
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Data Structures
Kategorie: Linear Algebra
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Numerical Analysis
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Descriptive Statistics
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Computer Programming
Kategorie: Software Installation
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Data Analysis
Was Sie lernen werden
Apply Octave functions for data I/O, interpolation, and extrapolation.
Build reusable functions with loops and advanced control structures.
Manage temporal data for predictive modeling and time-series analysis.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Scripting
Kategorie: File Management
Kategorie: Data Import/Export
Kategorie: Scalability
Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Programming Principles
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Mathematical Software
Was Sie lernen werden
Apply advanced Octave functions with 2D and 3D plotting.
Build reusable scripts using loops and control structures.
Implement robust, error-resilient programs for computation.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Scripting
Kategorie: Numerical Analysis
Kategorie: Plot (Graphics)
Kategorie: Scientific Visualization
Kategorie: Visualization (Computer Graphics)
Kategorie: Object Oriented Programming (OOP)
Kategorie: Matlab
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Scripting Languages
Kategorie: Linear Algebra
Kategorie: Programming Principles
Kategorie: Debugging
Kategorie: Computational Thinking
Kategorie: Graphing
Was Sie lernen werden
Install GNU Octave and perform core numerical computations.
Use operators, control structures, and iterative programming.
Build reusable functions for advanced problem-solving tasks.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Data Structures
Kategorie: Mathematical Software
Kategorie: Linear Algebra
Kategorie: Trigonometry
Kategorie: Software Installation
Kategorie: Applied Mathematics
Kategorie: Programming Principles
Kategorie: Development Environment
Kategorie: Mathematical Modeling
Kategorie: Numerical Analysis
Kategorie: Engineering Calculations
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Felipe M.
Lernender seit 2018
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Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
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Häufig gestellte Fragen
Plan for 13–14 weeks at 3–4 hours per week (≈40–56 total learning hours). A practical pace is: Weeks 1–3 – Octave foundations and visualization (Course 1); Weeks 4–6 – intermediate Octave for ML workflows (Course 2); Weeks 7–9 – advanced plotting, scripting, and control flow (Course 3); Weeks 10–12 – functions, modular design, and numerical computing (Course 4); Weeks 13–14 – logistic regression in R plus applied projects (Course 5). This cadence leaves time for hands-on practice and mini-projects (e.g., diabetes prediction and credit-risk scoring) so you finish with job-ready, portfolio evidence in GNU Octave, data analysis, and machine learning.
Learners should have a basic understanding of mathematics (algebra and statistics) and some familiarity with programming concepts. Prior exposure to Python, MATLAB, or Octave is helpful but not required, as the courses start with beginner-friendly foundations.
Yes. The specialization is designed in a progressive sequence, where each course builds on the skills gained in the previous one. Starting with Octave basics and moving through advanced programming, visualization, and applied machine learning ensures a structured learning journey that maximizes mastery.
Weitere Fragen
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