Über diesen Kurs

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Karriereergebnisse der Lernenden

67%

nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf

60%

ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs

33%

erhalten Sie eine Gehaltserhöhung oder Beförderung
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Ca. 8 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch

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University of Washington

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

3 Stunden zum Abschließen

Visualization

3 Stunden zum Abschließen
14 Videos (Gesamt 49 min)
14 Videos
02 Introduction: Motivating Examples3m
03 Data Types: Definitions3m
04 Mapping Data Types to Visual Attributes3m
05 Data Types Exercise2m
06 Data Types and Visual Mappings Exercises4m
07 Data Dimensions3m
08 Effective Visual Encoding3m
09 Effective Visual Encoding Exercise2m
10 Design Criteria for Visual Encoding2m
11 The Eye is not a Camera4m
12 Preattentive Processing4m
13 Estimating Magnitude3m
14 Evaluating Visualizations3m
Woche
2

Woche 2

1 Stunde zum Abschließen

Privacy and Ethics

1 Stunde zum Abschließen
14 Videos (Gesamt 85 min)
14 Videos
Barrow Study Problems4m
Reifying Ethics: Codes of Conduct6m
ASA Code of Conduct: Responsibilities to Stakeholders4m
Other Codes of Conduct6m
Examples of Codified Rules: HIPAA3m
Privacy Guarantees: First Attempts6m
Examples of Privacy Leaks6m
Formalizing the Privacy Problem7m
Differential Privacy Defined9m
Global Sensitivity5m
Laplacian Noise4m
Adding Laplacian Noise and Proving Differential Privacy5m
Weaknesses of Differential Privacy7m
Woche
3

Woche 3

4 Stunden zum Abschließen

Reproducibility and Cloud Computing

4 Stunden zum Abschließen
17 Videos (Gesamt 71 min)
17 Videos
Reproducibility Gold Standard5m
Anecdote: The Ocean Appliance4m
Code + Data + Environment3m
Cloud Computing Introduction2m
Cloud Computing History5m
Code + Data + Environment + Platform3m
Cloud Computing for Reproducible Research3m
Advantages of Virtualization for Reproducibility5m
Complex Virtualization Scenarios3m
Shared Laboratories3m
Economies of Scale4m
Provisioning for Peak Load2m
Elasticity and Price Reductions5m
Server Costs vs. Power Costs2m
Reproducibility for Big Data5m
Counter-Arguments and Summary4m
1 praktische Übung
AWS Credit Opt-in Consent Form2m

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Über den Spezialisierung Data Science at Scale

Learn scalable data management, evaluate big data technologies, and design effective visualizations. This Specialization covers intermediate topics in data science. You will gain hands-on experience with scalable SQL and NoSQL data management solutions, data mining algorithms, and practical statistical and machine learning concepts. You will also learn to visualize data and communicate results, and you’ll explore legal and ethical issues that arise in working with big data. In the final Capstone Project, developed in partnership with the digital internship platform Coursolve, you’ll apply your new skills to a real-world data science project....
Data Science at Scale

Häufig gestellte Fragen

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.

    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.

  • When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.

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