Organisations all around the world are using data to predict behaviours and extract valuable real-world insights to inform decisions. Managing and analysing big data has become an essential part of modern finance, retail, marketing, social science, development and research, medicine and government.
von
University of London
Goldsmiths, University of London
Foundations of Data Science: K-Means Clustering in Python
University of LondonÜber diesen Kurs
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Flexible Fristen
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100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Stufe „Anfänger“
You will need mathematical and statistical knowledge and skills at least at high-school level.
Ca. 29 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Arabischer Raum, Französisch, Portugiesisch (europäisch), Italienisch, Vietnamesisch, Deutsch, Russisch, Englisch, Spanisch
Was Sie lernen werden
Define and explain the key concepts of data clustering
Demonstrate understanding of the key constructs and features of the Python language.
Implement in Python the principle steps of the K-means algorithm.
Design and execute a whole data clustering workflow and interpret the outputs.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- K-Means Clustering
- Machine Learning
- Programming in Python
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Englisch
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von
University of London
The University of London is a federal University which includes 18 world leading Colleges. Our distance learning programmes were founded in 1858 and have enriched the lives of thousands of students, delivering high quality University of London degrees wherever our students are across the globe. Our alumni include 7 Nobel Prize winners. Today, we are a global leader in distance and flexible study, offering degree programmes to over 50,000 students in over 180 countries. To find out more about studying for one of our degrees where you are, visit www.london.ac.uk
Goldsmiths, University of London
Championing research-rich degrees that provoke thought, stretch the imagination and tap into tomorrow’s world, at Goldsmiths we’re asking the questions that matter now in subjects as diverse as the arts and humanities, social sciences, cultural studies, computing, and entrepreneurial business and management. We are a community defined by its people: innovative in spirit, analytical in approach and open to all.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
7 Stunden zum Abschließen
Week 1: Foundations of Data Science: K-Means Clustering in Python
This week we will introduce you to the course and to the team who will be guiding you through the course over the next 5 weeks. The aim of this week's material is to gently introduce you to Data Science through some real-world examples of where Data Science is used, and also by highlighting some of the main concepts involved.
7 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 22 min)
4 Stunden zum Abschließen
Week 2: Means and Deviations in Mathematics and Python
4 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 37 min), 4 Lektüren, 11 Quiz
8 Stunden zum Abschließen
Week 3: Moving from One to Two Dimensional Data
8 Stunden zum Abschließen
16 Videos (Gesamt 53 min), 10 Lektüren, 15 Quiz
4 Stunden zum Abschließen
Week 4: Introducing Pandas and Using K-Means to Analyse Data
4 Stunden zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 37 min), 6 Lektüren, 8 Quiz
Bewertungen
- 5 stars73,33 %
- 4 stars21,23 %
- 3 stars3,45 %
- 2 stars1,23 %
- 1 star0,74 %
Top-Bewertungen von FOUNDATIONS OF DATA SCIENCE: K-MEANS CLUSTERING IN PYTHON
von SS30. Mai 2020
Amazing Course. I got the basic understanding of K-means clustering also assignments are very good and tricky also
von PN20. Juli 2020
It's a good introductory course that actually makes you start thinking about the subject of data science.
von MM28. Juni 2020
Very interesting course! The lecturers explain concepts thoroughly which makes the concepts easy to understand even for people without much knowledge in Data Science
von Y26. Juli 2021
Very informative course. You can learn how to cluster and clisfy data and how to write down report on the given statistical analysis.
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Was bekomme ich, wenn ich das Zertifikat erwerbe?
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.
