Der Kurs Code Free Data Science richtet sich an Lernende, die ihre Kenntnisse im Bereich Data Science erwerben oder erweitern möchten. Die Teilnehmer erhalten eine Grundausbildung in effektiven prädiktiven Analyseansätzen, die die wachsende Disziplin der Datenwissenschaft begleiten, ohne dass sie programmieren müssen. Es werden Methoden des maschinellen Lernens unter Verwendung der KNIME Analytics Platform vorgestellt, um Muster und Beziehungen in Daten zu entdecken. Die Vorhersage zukünftiger Trends und Verhaltensweisen ermöglicht proaktive, datengesteuerte Entscheidungen. Während des Kurses werden die Teilnehmer neue Fähigkeiten erwerben, um Vorhersagealgorithmen auf reale Daten anzuwenden, die Ergebnisse auszuwerten, zu validieren und zu interpretieren, ohne dass dafür irgendwelche Programmierkenntnisse erforderlich sind. Die Teilnehmer erwerben die notwendigen Fähigkeiten, um Vorhersagemodelle zu entwerfen, zu erstellen, zu verifizieren und zu testen.
Sie lernen - Wie man Data Science-Workflows ohne jegliche Programmierung entwirft - Grundlegende Data Science-Fähigkeiten, um Vorhersagemodelle zu entwerfen, zu erstellen, zu testen und zu evaluieren - Datenmanipulation, -aufbereitung sowie Klassifizierungs- und Clustering-Methoden - Möglichkeiten, Data Science-Algorithmen auf reale Daten anzuwenden und die Ergebnisse zu evaluieren und zu interpretieren
Willkommen zum ersten Modul des Kurses Code Free Data Science. In diesem ersten Modul erhalten Sie einen Einblick in den Big Data Hype, seine Technologien, Chancen und Herausforderungen. Wir werden einen tieferen Einblick in die Big Data-Analytik und die Methodik im Zusammenhang mit Data Science-Ansätzen gewinnen.
Das ist alles enthalten
7 Videos4 Lektüren2 Aufgaben3 Diskussionsthemen
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7 Videos•Insgesamt 38 Minuten
Willkommen bei der Code Free Data Science Klasse•5 Minuten
Willkommen bei Modul 1•0 Minuten
Erster Witz•0 Minuten
Merkmale und Anwendungen von Big Data•5 Minuten
Big Data-Anwendungen•8 Minuten
Big Data-Analytik•8 Minuten
Einführung in Data Mining•11 Minuten
4 Lektüren•Insgesamt 180 Minuten
Auswirkungen und Herausforderungen von Big Data•30 Minuten
Big Data-Analytik: Anwendungen, Aussichten und Herausforderungen•45 Minuten
10 Anzeichen für Data Science Reife•45 Minuten
NIST Rahmenwerk für die Interoperabilität von großen Daten (NBDIF)•60 Minuten
2 Aufgaben•Insgesamt 35 Minuten
Big Data Quiz•15 Minuten
Modul 1 Quiz•20 Minuten
3 Diskussionsthemen•Insgesamt 30 Minuten
Was bedeutet Big Data für Sie?•10 Minuten
Big Data Hype•10 Minuten
Auswirkungen von Big Data auf unser tägliches Leben•10 Minuten
Einführung in die KNIME Analytics Plattform
Modul 2•5 Stunden abzuschließen
Moduldetails
In diesem Modul wird die KNIME-Analyseplattform vorgestellt. Die Lernenden werden angeleitet, KNIME herunterzuladen, zu installieren und einzurichten. Wir werden uns mit dem KNIME Workflow-Editor und seinen Komponenten vertraut machen. In diesem Modul werden wir den allerersten grundlegenden Workflow erstellen und die Arten von Analysen erkunden, die KNIME den Benutzern ermöglicht.
Das ist alles enthalten
10 Videos11 Lektüren5 Aufgaben
Infos zu Modulinhalt anzeigen
10 Videos•Insgesamt 40 Minuten
Willkommen bei Modul 2•0 Minuten
Modul 2 Witz•0 Minuten
Einführung in die KNIME Analytics Plattform•3 Minuten
KNIME Analytics Plattform installieren•1 Minute
KNIME Arbeitsbereich erkunden•6 Minuten
Neue Arbeitsabläufe in KNIME erstellen•6 Minuten
Meine erste KNIME Workflow-Übung•2 Minuten
Knotenoperationen in KNIME•6 Minuten
Datentypen und Formate in KNIME•7 Minuten
Erstellen eines Analyse-Workflows in KNIME•8 Minuten
11 Lektüren•Insgesamt 195 Minuten
KNIME Analytics Plattform Website Link•20 Minuten
KNIME herunterladen•10 Minuten
KNIME Installationshandbuch•20 Minuten
KNIME - Der Einstieg•10 Minuten
KNIME Workbench-Anleitung•30 Minuten
Beispiel-Workflows•15 Minuten
KNIME Whitepaper•30 Minuten
adult.csv Datensatz•10 Minuten
KNIME Buch Kapitel 1•30 Minuten
Autos Datensatz•10 Minuten
Iris.csv Daten•10 Minuten
5 Aufgaben•Insgesamt 95 Minuten
KNIME Quiz installieren•15 Minuten
KNIME erforschen•15 Minuten
Quiz zum Thema Knotenpunktoperationen•0 Minuten
Quiz zum Filtern von Daten•20 Minuten
Filterung der Workflow-Zuweisung•45 Minuten
Datenmanipulation und Visualisierung
Modul 3•1 Stunde abzuschließen
Moduldetails
Das ist alles enthalten
14 Videos2 Aufgaben
Infos zu Modulinhalt anzeigen
14 Videos•Insgesamt 42 Minuten
Einführung in Modul 3•0 Minuten
Einführung in die Datenmanipulation in KNIME•5 Minuten
Regel-Engine•4 Minuten
String Manipulation•3 Minuten
String-Ersetzer•2 Minuten
String-Aufteilung und Spaltenkombination•2 Minuten
Kolumne Resorter•2 Minuten
Typ Konvertierungen•3 Minuten
Datenbank-Operationen•3 Minuten
Streudiagramm•4 Minuten
Farbmanager in KNIME•4 Minuten
Linienplot•2 Minuten
Paralleles Koordinatendiagramm•3 Minuten
Balkendiagramme•4 Minuten
2 Aufgaben
Regel-Engine-Quiz•0 Minuten
Modul 3 Zuweisung•0 Minuten
Maschinelles Lernen
Modul 4•3 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Das ist alles enthalten
8 Videos3 Lektüren3 Aufgaben
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8 Videos•Insgesamt 63 Minuten
Willkommen bei Modul 4•0 Minuten
Modul 4 Witz•1 Minute
Einführung in die Datenwissenschaft•14 Minuten
Einführung in die Entscheidungsbauminduktion•11 Minuten
Aufbau eines Entscheidungsbaum-Modells in KNIME•5 Minuten
Entscheidungsbaum-Workflow•16 Minuten
Einführung in K-means Clustering•8 Minuten
K-means Clustering in KNIME•7 Minuten
3 Lektüren•Insgesamt 95 Minuten
Entscheidungsbaum lesen•30 Minuten
Beispiele für Entscheidungsbäume in KNIME•20 Minuten
Buchkapitel über Clustering•45 Minuten
3 Aufgaben•Insgesamt 45 Minuten
Quiz zu Entscheidungsbäumen•0 Minuten
Entscheidungsbaum-Zuordnung•45 Minuten
Clustering Zuweisung•0 Minuten
Dozent
Lehrkraftbewertungen
Lehrkraftbewertungen
Wir haben alle Lernenden um Feedback zu unseren Dozenten gebeten, ausgehend von der Qualität ihres Unterrichtsstils.
Die UC San Diego ist ein akademisches Kraftzentrum und ein Wirtschaftsmotor, der von U.S. News and World Report als eine der 10 besten öffentlichen Universitäten anerkannt wird. Innovation steht im Mittelpunkt unseres Handelns. Hier lernen die Studenten, dass Wissen nicht nur im Klassenzimmer erworben wird - das Leben ist ihr Labor.
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
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
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
4.3
216 Bewertungen
5 stars
56,94 %
4 stars
28,24 %
3 stars
7,87 %
2 stars
2,31 %
1 star
4,62 %
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B
BS
4·
Geprüft am 12. Apr. 2022
A lot of extra work must be done to reformat data examples into useful docs. Sometimes the courses require you to look ahead in order to obtain the tools needed for a quiz.
A
AH
5·
Geprüft am 21. Juli 2020
this course is so helpful for me as I am on the entry-level of data science learning.however, 1 questions on the last quiz need to be reviewed, Thank you, Coursera!
T
TT
4·
Geprüft am 28. Jan. 2022
Overall this is a good course, but there are some places where it can be frustrating, whether it be lack of information, ambiguous questions, bad audio, etc.
Wann werde ich Zugang zu den Vorlesungen und Aufgaben haben?
Um Zugang zu den Kursmaterialien und Aufgaben zu erhalten und um ein Zertifikat zu erwerben, müssen Sie die Zertifikatserfahrung erwerben, wenn Sie sich für einen Kurs anmelden. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen. Der Kurs kann stattdessen die Option "Vollständiger Kurs, kein Zertifikat" anbieten. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Bewertungen abgeben und eine Abschlussnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
Was erhalte ich, wenn ich das Zertifikat kaufe?
Wenn Sie ein Zertifikat erwerben, erhalten Sie Zugang zu allen Kursmaterialien, einschließlich der benoteten Aufgaben. Nach Abschluss des Kurses wird Ihr elektronisches Zertifikat zu Ihrer Erfolgsseite hinzugefügt - von dort aus können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen.
Ist finanzielle Hilfe verfügbar?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie die Einschreibegebühr nicht aufbringen können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm eine finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, finden Sie auf der Beschreibungsseite einen Link zur Beantragung.