Über diesen Kurs

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Flexible Fristen
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Stufe „Anfänger“
Ca. 7 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch

Was Sie lernen werden

  • What is data science

  • How data science, machine learning, and data-driven innovation can benefit business outcomes

  • Foundational concepts and intuitions about machine learning techniques

Kompetenzen, die Sie erwerben

Data ScienceBusiness AnalyticsDecision-MakingData AnalysisBig Data
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von

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Politecnico di Milano

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

1 Stunde zum Abschließen

Introduction to Data-driven Business

1 Stunde zum Abschließen
3 Videos (Gesamt 13 min), 2 Lektüren, 2 Quiz
3 Videos
Data-driven Decision Making for Data-centric Organizations2m
What's Big Data? How Does It Relate to Data Science?6m
2 Lektüren
Data-driven Decision Making for Data-centric Organizations15m
What's Big Data? How Does It Relate to Data Science?15m
2 praktische Übungen
Data-driven Decision Making for Data-centric Organizations3m
Big Data and Data Science10m
Woche
2

Woche 2

2 Stunden zum Abschließen

Terminology and Foundational Concepts

2 Stunden zum Abschließen
3 Videos (Gesamt 16 min), 3 Lektüren, 3 Quiz
3 Videos
Machine Learning9m
Solving Problems: Programming vs. Machine Learning3m
3 Lektüren
Success Story: Data Science at Netflix30m
Machine Learning slides20m
Solving Problems: Programming vs. Machine Learning10m
3 praktische Übungen
Success Story: Data Science at Netflix5m
Machine Learning20m
Solving Problems: Programming vs. Machine Learning30m
Woche
3

Woche 3

3 Stunden zum Abschließen

Data Science Methods for Business

3 Stunden zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 25 min), 5 Lektüren, 5 Quiz
5 Videos
Classification of User-generated Content to Recommend Restaurants2m
Product Recommendation Using Decision Trees and Random Forests2m
Hiring Employees Using Logistic Regression8m
K-means Clustering6m
5 Lektüren
Linear Regression for Product Price Prediction10m
Classification User-generated Content to Recommend Restaurants10m
Product Recommendation Using Decision Trees and Random Forests10m
Hiring Employees Using Logistic Regression10m
Using k-means for Clustering10m
5 praktische Übungen
Linear Regression30m
Naive Bayes30m
Decision Trees and Random Forests30m
Logistic Regression30m
K-means Clustering6m
Woche
4

Woche 4

1 Stunde zum Abschließen

Challenges and Conclusions

1 Stunde zum Abschließen
2 Videos (Gesamt 12 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
2 Videos
Conclusions1m
1 Lektüre
Data Science Challenges20m
1 praktische Übung
Data Science Challenges30m

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Häufig gestellte Fragen

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