Über diesen Kurs
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Ca. 25 Stunden zum Abschließen

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Untertitel: Englisch

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
2 Stunden zum Abschließen

Getting Started

...
1 Video (Gesamt 14 min), 6 Lektüren, 1 Quiz
6 Lektüren
About the Course10m
Best Practices for Online Learning10m
Technology Tools10m
Learning Journey Syllabus10m
Introduction to Multivariate Analysis10m
Multivariate Analysis10m
1 praktische Übung
Knowledge Check: Introduction to Multivariate Analysis30m
Woche
2
4 Stunden zum Abschließen

Multivariate Analysis

...
6 Videos (Gesamt 79 min), 6 Lektüren, 4 Quiz
6 Videos
Mosaic Plots8m
Pixel Based Displays6m
Parallel Coordinate Plots20m
Text Visualization7m
Jupyter Notebook Demonstration: Multivariate Analysis17m
6 Lektüren
Introduction to Scatterplots10m
Introduction to Mosaic Plots and Pixel Based Displays10m
Introduction to Pixel Based Displays10m
Introduction to Parallel Coordinate Plots10m
Introduction to Text Visualization10m
Jupyter Notebook Demonstration: Advanced Graphics in Python10m
4 praktische Übungen
Knowledge Check: Introduction to Scatterplots30m
Knowledge Check: Mosaic Plots and Pixel Based Displays30m
Knowledge Check: Parallel Coordinate Plots30m
Knowledge Check: Text Visualization30m
Woche
3
2 Stunden zum Abschließen

Supervised Learning

...
4 Videos (Gesamt 55 min), 4 Lektüren, 1 Quiz
4 Videos
Supervised Learning: Nearest Neighbor16m
Supervised Learning: Regression8m
Supervised Learning: Evaluation11m
4 Lektüren
Data Visualization and Machine Learning Connection10m
Introduction to Nearest Neighbor Classifier10m
Supervised Learning: Regression10m
Supervised Learning: Evaluation10m
1 praktische Übung
Knowledge Check: Supervised Learning30m
Woche
4
6 Stunden zum Abschließen

Unsupervised Learning

...
3 Videos (Gesamt 50 min), 3 Lektüren, 2 Quiz
3 Videos
Unsupervised Learning: Evaluation18m
Jupyter Notebook Demonstration: Machine Learning11m
3 Lektüren
Introduction to Unsupervised Learning10m
Unsupervised Learning: Evaluation10m
Jupyter Notebook Demonstration: Machine Learning in Python10m
1 praktische Übung
Knowledge Check: Unsupervised Learning30m
Woche
5
4 Stunden zum Abschließen

Part 1: Geographical Analysis

...
8 Videos (Gesamt 73 min), 9 Lektüren, 3 Quiz
8 Videos
Thematic Maps7m
Coordinate System6m
Map Projections8m
Map Elements and Typography5m
Introduction to Choropleth Maps and Color Schemes8m
Data Classifications21m
Spatial Statistics12m
9 Lektüren
Unit Introduction10m
Introduction to Geographic Analysis and Visualization10m
Thematic Maps10m
Coordinate System10m
Map Projections10m
Map Elements and Typography10m
Choropleth Maps10m
Data Classifications10m
Spatial Statistics10m
3 praktische Übungen
Knowledge Check: Introduction to Geographic Analysis30m
Knowledge Check: Choropleth Maps30m
Knowledge Check: Spatial Statistics30m
Woche
6
7 Stunden zum Abschließen

Part 2: Geographical Analysis

...
4 Videos (Gesamt 46 min), 4 Lektüren, 4 Quiz
4 Videos
Spatial Scan Statistics8m
Geovisual Analytics Systems15m
Jupyter Notebook Demonstration: Geographic Data10m
4 Lektüren
Spatial Autocorrelation10m
Spatial Scan Statistics10m
Geovisual Analytics Systems10m
Jupyter Notebook Demonstration: Geographic Visualization and Data Analysis in Python10m
3 praktische Übungen
Knowledge Check: Spatial Autocorrelation30m
Knowledge Check: Spatial Scan Statistics30m
Knowledge Check: Geovisual Analytics Systems30m

Dozenten

Avatar

Ross Maciejewsk

Associate Professor at Arizona State University in the School of Computing, Informatics & Decision Systems Engineering and Director of the Center for Accelerating Operational Efficiency
School of Computing, Informatics & Decision Systems Engineering
Avatar

Huan Liu

Professor: Computer Science and Engineering
School of Computing, Informatics, and Decision Systems Engineering (CASCADE)

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Arizona State University has developed a new model for the American Research University, creating an institution that is committed to excellence, access and impact. ASU measures itself by those it includes, not by those it excludes. ASU pursues research that contributes to the public good, and ASU assumes major responsibility for the economic, social and cultural vitality of the communities that surround it....

Über die Spezialisierung Datenvisualisierung

Visual representations generated by statistical models help us to make sense of large, complex datasets through interactive exploration, thereby enabling big data to realize its potential for informing decisions. This specialization covers techniques and algorithms for creating effective visualizations based on principles from graphic design, visual art, perceptual psychology, and cognitive science to enhance the understanding of complex data....
Datenvisualisierung

Häufig gestellte Fragen

  • 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.

  • 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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