世界各地的组织机构都在利用数据预测行为,并提取有价值的现实世界见解,为决策提供依据。管理和分析大数据已成为现代金融、零售、营销、社会科学、开发与研究、医学和政府的重要组成部分。 本 MOOC 由伦敦大学金史密斯学院的学术团队设计,将快速向您介绍数据科学的核心概念,为您学习中级和高级数据科学课程做好准备。它侧重于典型数据分析任务所需的基本数学、统计和编程技能。


数据科学基础:Python 中的 K 均值聚类
访问权限由 New York State Department of Labor 提供
76,742 人已注册
您将学到什么
定义并解释数据聚类的关键概念
展示对 Python 语言关键结构和功能的理解。
用 Python 实现 K-means 算法的主要步骤。
设计并执行整个数据聚类工作流程,并解释输出结果。
要了解的详细信息
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

该课程共有5个模块
本周,我们将向您介绍本课程以及将在未来 5 周内指导您完成课程的团队。本周材料的目的是通过一些数据科学在现实世界中的应用实例,以及通过强调其中涉及的一些主要概念,向您温和地介绍数据科学。
涵盖的内容
9个视频4个作业3个讨论话题
涵盖的内容
11个视频4篇阅读材料10个作业1次同伴评审1个非评分实验室
涵盖的内容
16个视频10篇阅读材料15个作业
涵盖的内容
8个视频6篇阅读材料7个作业1次同伴评审
涵盖的内容
9个视频3篇阅读材料3个作业3次同伴评审5个讨论话题
位教师


人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展

Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
学生评论
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已于 Apr 30, 2020审阅
It is a very detailed and well planned course. However, there could have been a few lectures at the end on training set, testing set etc.
已于 Jun 28, 2020审阅
Very interesting course! The lecturers explain concepts thoroughly which makes the concepts easy to understand even for people without much knowledge in Data Science
已于 Jun 29, 2020审阅
A well presented and interesting course. It would have been good to have some more complex examples with the thinking behind them - the exploratory bit/intelligent bit of the process.
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