In the capstone, students will engage on a real world project requiring them to apply skills from the entire data science pipeline: preparing, organizing, and transforming data, constructing a model, and evaluating results. Through a collaboration with Coursolve, each Capstone project is associated with partner stakeholders who have a vested interest in your results and are eager to deploy them in practice. These projects will not be straightforward and the outcome is not prescribed -- you will need to tolerate ambiguity and negative results! But we believe the experience will be rewarding and will better prepare you for data science projects in practice.
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Data Science at Scale
Data Science at Scale - Capstone Project
von
Über diesen Kurs
2,669 kürzliche Aufrufe
Learner Career Outcomes
67%
ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs
Kompetenzen, die Sie erwerben
Python ProgrammingR ProgrammingData AnalysisData WranglingStatistics
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100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Kurs 4 von 4 in
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Ca. 11 Stunden zum Abschließen
Empfohlen: 6 weeks of study, 3-4 hours/week
Englisch
Untertitel: Englisch
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
25 Minuten zum Abschließen
Project A: Blight Fight
In this project, you will build a model to predict when a building is likely to be condemned. The data is real, the problem is real, and the impact is real.
25 Minuten zum Abschließen
2 Lektüren
2 Lektüren
Get the Data10m
Understand the Domain10m
2 Stunden zum Abschließen
Week 2: Derive a list of buildings
You are given sets of incidents with location information; you need to use some assumptions to group these incidents by location to identify specific buildings.
2 Stunden zum Abschließen
1 Lektüre, 1 Quiz
1 Lektüre
Milestone: Create a list of "buildings" from a list of geo-located incidents10m
2 Stunden zum Abschließen
Week 3: Construct a training dataset
Construct a training set by associating each of your buildings with a ground truth label derived from the permit data.
2 Stunden zum Abschließen
1 Lektüre, 1 Quiz
1 Lektüre
Milestone: Derive labels for each building10m
2 Stunden zum Abschließen
Week 4: Train and evaluate a simple model
Use a trivial feature set to train and evaluate a simple model
2 Stunden zum Abschließen
1 Lektüre, 1 Quiz
1 Lektüre
Milestone: Train a Simple Model10m
Dozent
Bill Howe
Director of ResearchScalable 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.
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
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.
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.
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Ist finanzielle Unterstützung möglich?
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