Über diesen Kurs
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Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Stufe „Anfänger“

Ca. 16 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 10 hours/week...

Englisch

Untertitel: Englisch

Was Sie lernen werden

  • Check

    How to design Data Science workflows without any programming involved

  • Check

    Essential Data Science skills to design, build, test and evaluate predictive models

  • Check

    Data Manipulation, preparation and cclassification and clustering methods

  • Check

    Ways to apply Data Science algorithms to real data and evaluate and interpret the results

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Stufe „Anfänger“

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
4 Stunden zum Abschließen

Welcome to the world of Big Data

7 Videos (Gesamt 38 min), 4 Lektüren, 2 Quiz
7 Videos
Welcome to Module 127
First Joke19
Big Data Characteristics and Applications5m
Big Data Applications7m
Big Data Analytics8m
Introduction to Data Mining11m
4 Lektüren
Big Data Impact and Challanges30m
Big Data Analytics: Applications, Prospects and Challenges45m
10 signs of Data Science Maturity45m
NIST Big Data interoperability Framework (NBDIF)1h
2 praktische Übungen
Big Data Quiz15m
Module 1 quiz20m
Woche
2
5 Stunden zum Abschließen

Introduction to KNIME Analytics Platform

10 Videos (Gesamt 40 min), 11 Lektüren, 5 Quiz
10 Videos
Module 2 Joke11
Introduction to KNIME Analytics Platform3m
Install KNIME Analytics Platform1m
Exploring KNIME Workspace6m
Creating new workflows in KNIME5m
My First KNIME Workflow Exercise2m
Node Operations in KNIME5m
Data Types and Formats in KNIME6m
Creating Analytics Workflow in KNIME8m
11 Lektüren
KNIME Analytics Platform Web site link20m
Download KNIME10m
KNIME Installation Guide20m
KNIME getting Started10m
KNIME workbench guide30m
Example Workflows15m
KNIME Whitepaper30m
adult.csv data set10m
KNIME Book Chapter 130m
Autos Data Set10m
Iris.csv data10m
5 praktische Übungen
Install KNIME Quiz15m
Exploring KNIME15m
Node Operations Quiz
Filtering Data Quiz20m
Filtering Workflow Assignment45m
Woche
3
1 Stunde zum Abschließen

Data Manipulation and Visualization

14 Videos (Gesamt 42 min), 2 Quiz
14 Videos
Intro to Data Manipulation in KNIME5m
Rule Engine3m
String Manipulation3m
String Replacer2m
String Splitting and Column Combining2m
Column Resorter2m
Type Conversions2m
Database Operations2m
Scatterplot4m
Color Manager in KNIME4m
Line Plot2m
Parallel Coordinate Plot2m
Bar Charts3m
2 praktische Übungen
Rule Engine Quiz
Module 3 Assignment
Woche
4
3 Stunden zum Abschließen

Machine Learning

8 Videos (Gesamt 63 min), 3 Lektüren, 3 Quiz
8 Videos
Module 4 Joke42
Introduction to Data Science13m
Introduction to Decision Tree Induction11m
Building Decision Tree Model in KNIME5m
Decision Tree Workflow15m
Intro to K-means Clustering8m
K-means Clustering In KNIME7m
3 Lektüren
Decision Tree Reading30m
Decision Trees Examples in KNIME20m
Book Chapter on Clustering45m
3 praktische Übungen
Decision Trees Quiz
Decision Tree Assignment45m
Clustering Assignment

Dozent

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Natasha Balac, Ph.D.

Interdisciplinary Center for Data Science
Qualcomm Institute/CalIT2

Über University of California San Diego

UC San Diego is an academic powerhouse and economic engine, recognized as one of the top 10 public universities by U.S. News and World Report. Innovation is central to who we are and what we do. Here, students learn that knowledge isn't just acquired in the classroom—life is their laboratory....

Häufig gestellte Fragen

  • Sobald Sie sich für ein Zertifikat angemeldet haben, haben Sie Zugriff auf alle Videos, Quizspiele und Programmieraufgaben (falls zutreffend). Aufgaben, die von anderen Kursteilnehmern bewertet werden, können erst dann eingereicht und überprüft werden, wenn Ihr Unterricht begonnen hat. Wenn Sie sich den Kurs anschauen möchten, ohne ihn zu kaufen, können Sie womöglich auf bestimmte Aufgaben nicht zugreifen.

  • Wenn Sie ein Zertifikat erwerben, erhalten Sie Zugriff auf alle Kursmaterialien, einschließlich bewerteter Aufgaben. Nach Abschluss des Kurses wird Ihr elektronisches Zertifikat zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.

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