Über diesen Kurs

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Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Fortgeschritten“
Ca. 11 Stunden zum Abschließen
Englisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

Data ScienceInformation EngineeringArtificial Intelligence (AI)Machine LearningPython Programming
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IBM

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

5 Stunden zum Abschließen

Data Analysis

5 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 26 min), 11 Lektüren, 6 Quiz
6 Videos
Introduction to Data Visualizations3m
Data Visualizations7m
Introduction to Missing Values4m
Missing Values4m
Case Study Introduction2m
11 Lektüren
Why is Exploratory Data Analysis Necessary?3m
Data Visualization: Through the Eyes of Our Working Example3m
Getting Started / Unit Materials2m
Data Visualization in Python3m
Missing Data: Introduction2m
Strategies for Missing Data3m
Categories of Missing Data2m
Simple Imputation2m
Bayesian Imputation10m
Case Study: Getting started2m
Summary/Review5m
4 praktische Übungen
Check for Understanding: EDA30m
Check for Understanding: Data Visualization30m
Check for Understanding: Missing Data30m
Data Analysis Module Quiz5m
Woche
2

Woche 2

5 Stunden zum Abschließen

Data Investigation

5 Stunden zum Abschließen
3 Videos (Gesamt 16 min), 14 Lektüren, 3 Quiz
3 Videos
Hypothesis Testing10m
Case Study Introduction2m
14 Lektüren
TUTORIAL: IBM Watson Studio dashboard10m
Hypothesis Testing: Through the eyes of our Working Example10m
Overview2m
Statistical Inference2m
Business Scenarios and Probability3m
Variants on t-tests2m
One-way Analysis of Variance (ANOVA)4m
p-value Limitations10m
Multiple Testing4m
Explain Methods for Dealing with Multiple Testing3m
Getting Started3m
Import the Data4m
Data Processing (Includes Assessment)2h
Summary/Review4m
3 praktische Übungen
Check for Understanding: Hypothesis Testing30m
Check for Understanding: Hypothesis Testing Limitations30m
Data Investigation Module Quiz5m

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