Die Fähigkeit, Wissen aus großen, komplexen Datensätzen zu extrahieren, ist eine der wichtigsten Fähigkeiten in der heutigen datengesteuerten Welt. Dieser Kurs bietet eine Einführung in die grundlegenden Konzepte und Techniken der Datenwissenschaft. Die Lernenden lernen, Werkzeuge und Methoden aus der Informatik, Statistik, Datenvisualisierung und den Sozialwissenschaften zu kombinieren, um Wissen aus Daten zu extrahieren. Die im Kurs vermittelten Konzepte werden anhand von Fallstudien aus Bereichen wie der Wirtschaft, dem Gesundheitswesen und den Sozialwissenschaften veranschaulicht. Dieser Kurs konzentriert sich auf die Vermittlung von bibliotheksbasierter Datenanalyse und Modellentwicklung (z.B. Pandas).
Angewandte Datenwissenschaft
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Matplotlib
- Kategorie: Regressionsanalyse
- Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Explorative Datenanalyse
- Kategorie: Unüberwachtes Lernen
- Kategorie: Daten bereinigen
- Kategorie: Pandas (Python-Paket)
- Kategorie: Statistische Methoden
- Kategorie: Datenvisualisierungssoftware
- Kategorie: Anomalie-Erkennung
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Statistische Analyse
- Kategorie: Vorverarbeitung der Daten
- Kategorie: Modell Bewertung
- Kategorie: Datenanalyse
Wichtige Details
Bewertungen
7 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 6 Module
Modul 1 beginnt mit einer Einführung in die Angewandte Datenwissenschaft, einer Einführungsdiskussion und einem Einführungsquiz. Dieses Modul umfasst auch Vorlesungen über Daten, Statistik und Visualisierung. Es gibt eine Coursera Lab-Aufgabe, in der Sie Ihre Umgebung einrichten und sich mit Python vertraut machen können. Am Ende dieses Moduls gibt es auch ein Modul-Quiz.
Das ist alles enthalten
5 Videos5 Lektüren2 Aufgaben1 Programmieraufgabe1 Diskussionsthema
Modul 2 umfasst Vorlesungen zu Regression, Fehlerbewertung und Modelleignung. Es gibt eine Coursera Lab-Aufgabe zu Explorative Datenanalyse (EDA) und Visualisierung. Am Ende dieses Moduls gibt es auch ein Modul-Quiz.
Das ist alles enthalten
2 Videos2 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe
Modul 3 umfasst Vorlesungen zu linearen Modellen, Bootstrapping, Prädiktoren und Modell F. Es gibt eine Coursera Lab-Aufgabe zu k-NN Regression. Am Ende dieses Moduls gibt es auch ein Modul-Quiz.
Das ist alles enthalten
2 Videos2 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe
Modul 4 umfasst Vorlesungen zu Überanpassung, Modellauswahl, Kreuzvalidierung und Bias vs. Abweichung. Es gibt eine Coursera Lab-Aufgabe zur Linearen Regression. Am Ende dieses Moduls gibt es auch ein Modul-Quiz.
Das ist alles enthalten
2 Videos2 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe
Modul 5 umfasst Vorlesungen über Unüberwachtes Lernen, Inter-Beobachtungs-Distanzen, Partitions-basiertes Clustering, hierarchisches Clustering, Diagnostik, Optimierung und Dichte-basiertes Clustering. Es gibt eine Coursera Lab-Aufgabe zur Dimensionalitätsreduktion. Am Ende dieses Moduls gibt es auch ein Modul-Quiz.
Das ist alles enthalten
6 Videos2 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe
Modul 6 umfasst Vorlesungen über Ausreißer, statistisch basierte Erkennung, abweichungsbasierte Erkennung und abstandsbasierte Erkennung. Es gibt eine Coursera Lab-Aufgabe zur Erkennung von Ausreißern, Modellauswahl und Kreuzvalidierung. Am Ende dieses Moduls gibt es auch ein Modul-Quiz.
Das ist alles enthalten
3 Videos5 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Dieses Kurs ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studiengänge, die von Clemson Universityangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, können Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte können mit Ihnen übertragen werden.¹
Dozent
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Status: VorschauCoursera
Status: Kostenloser Testzeitraum
Status: Kostenloser Testzeitraum
Status: VorschauBall State University
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.“
Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus
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Häufig gestellte Fragen
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