Über diesen Kurs
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Ca. 11 Stunden zum Abschließen

Englisch

Untertitel: Englisch
Kursteilnehmer, die sich für Course entscheiden, sind
  • Data Scientists
  • Machine Learning Engineers
  • Research Assistants
  • Researchers
  • Business Analysts

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
3 Stunden zum Abschließen

Visualization

14 Videos (Gesamt 49 min), 1 Quiz
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
1 Stunde zum Abschließen

Privacy and Ethics

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
4 Stunden zum Abschließen

Reproducibility and Cloud Computing

17 Videos (Gesamt 71 min), 2 Quiz
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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Top-Bewertungen von Communicating Data Science Results

von BLAug 7th 2019

Too little people participated and long peer review time.\n\nBut the course content is good.

Dozent

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Bill Howe

Director of Research
Scalable Data Analytics

Über University of Washington

Founded in 1861, the University of Washington is one of the oldest state-supported institutions of higher education on the West Coast and is one of the preeminent research universities in the world....

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

  • 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 sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse der Spezialisierung und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird 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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