By now you have definitely heard about data science and big data. In this one-week class, we will provide a crash course in what these terms mean and how they play a role in successful organizations. This class is for anyone who wants to learn what all the data science action is about, including those who will eventually need to manage data scientists. The goal is to get you up to speed as quickly as possible on data science without all the fluff. We've designed this course to be as convenient as possible without sacrificing any of the essentials.
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Executive Data Science
von
Spezialisierung Executive Data ScienceJohns Hopkins UniversityÜber diesen Kurs
183,005 kürzliche Aufrufe
Karriereergebnisse der Lernenden
26%
nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf
27%
ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs
10%
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.
Kurs 1 von 5 in
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Ca. 7 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Chinesisch (traditionell), Arabischer Raum, Französisch, Portugiesisch (Brasilien), Russisch, Türkisch, Englisch, Spanisch, Hindi
Was Sie lernen werden
Describe Data Science’s role in various contexts
Understand how Statistics and Machine Learning affect Data Science
Use the key terms used by data scientist
Predict whether a Data Science project will be successful
Kompetenzen, die Sie erwerben
Data ScienceData AnalysisMachine LearningProject
Karriereergebnisse der Lernenden
26%
nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf
27%
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10%
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Kurs 1 von 5 in
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Ca. 7 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Chinesisch (traditionell), Arabischer Raum, Französisch, Portugiesisch (Brasilien), Russisch, Türkisch, Englisch, Spanisch, Hindi
von
Johns Hopkins University
The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
7 Stunden zum Abschließen
A Crash Course in Data Science
This one-module course constitutes the first "week" of the Executive Data Science Specialization. This is an intensive introduction to what you need to know about data science itself. You'll learn important terminology and how successful organizations use data science.
7 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 78 min), 8 Lektüren, 9 Quiz
11 Videos
What is Data Science?5m
Statistics by example activities11m
Machine learning, the basics13m
Machine learning further reading3m
What is Software Engineering for Data Science?6m
The Structure of a Data Science Project6m
The outputs of a data science experiment6m
The four secrets of a successful data science experiment14m
Data Scientist Toolbox5m
Separating Hype from Value3m
8 Lektüren
Specialization Textbook10m
Grading10m
Pre-Course Survey10m
Statistics by example activities10m
Machine learning10m
The outputs of a data science experiment10m
The four secrets of a successful data science experiment10m
Post-Course Survey10m
9 praktische Übungen
What is data science?30m
What is statistics good for?30m
Machine learning30m
Quiz: Software Engineering30m
Structure of a Data Science Project30m
The outputs of a data science experiment30m
Defining Success in Data Science30m
Data scientist toolbox30m
Separating hype from value30m
Bewertungen
Top-Bewertungen von A CRASH COURSE IN DATA SCIENCE
von NG8. Jan. 2018
Questions could have been more difficult. Plus, I'm frustrated that I was taken into a 25-question survey ranking me with other data scientists, but when I clicked out of it I wasn't able to get back.
von SK18. Juli 2017
This course introduced me to the concepts of Data Science and the key words mainly. Some lecturers spoke very fast, and I had listen to them two or three times to keep up with their pace of speaking.
von JX20. Juni 2016
fairly general concepts of data science, but may be quite helpful l for people totally new to the field of data (e.g. not having any idea), or as material to review the big picture of data science
von RA29. Dez. 2019
Enjoyed the pace at which the course moved. Teachers were qualified and relevant. Video Production quality could be better, some of the presentation graph were illegible - thus the lack of 1 star.
Über den Spezialisierung Executive Data Science
Assemble the right team, ask the right questions, and avoid the mistakes that derail data science projects.
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:
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Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
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.
Is financial aid available?
Ja, Coursera bietet für Kursteilnehmer, die sich die Kursgebühr nicht leisten können, finanzielle Unterstützung an. Bewerben Sie sich dafür, indem Sie auf den Link für finanzielle Unterstützung links unter der Schaltfläche „Anmelden“ klicken. Sie werden zum Ausfüllen eines Antrags aufgefordert und werden bei Genehmigung benachrichtigt. Diesen Schritt müssen Sie für jeden Kurs der Spezialisierung ausführen, auch für das Abschlussprojekt. Mehr erfahren
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