- Environmental Data Analysis
- Data Documentation
- Geophysical Data
- Data Mining
Spezialisierung Data Science Fundamentals
Gain an overview of data science fundamentals.
2.345 bereits angemeldet
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Spezialisierung Data Science FundamentalsUniversity of California, IrvineWas Sie lernen werden
The knowledge and skills needed to work in the data science profession
How data science is used to solve business problems
The benefits of using the cross-industry standard process for data mining (CRISP-DM)
The application of predictive modeling to professional and academic work
Kompetenzen, die Sie erwerben
Über dieses Spezialisierung
2.124 kürzliche Aufrufe
This specialization demystifies data science and familiarizes learners with key data science skills, techniques, and concepts. The course begins with foundational concepts such as analytics taxonomy, the Cross-Industry Standard Process for Data Mining, and data diagnostics, and then moves on to compare data science with classical statistical techniques. The course also provides an overview of the most common techniques used in data science, including data analysis, statistical modeling, data engineering, manipulation of data at scale (big data), algorithms for data mining, data quality, remediation and consistency operations.
Praktisches Lernprojekt
This specialization includes a capstone assignment in the fourth course that allows students to apply what they've learned about data science to a practical business scenario. This assignment requires students to evaluate a business scenario and then choose the best analytical approach that solves the stated business problem.
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
Kurse, die komplett online stattfinden
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexibler Zeitplan
Festlegen und Einhalten flexibler Termine.
Stufe „Anfänger“
This specialization is for beginners, no background in the topic is needed.
Etwa 4 Monate bis zum Abschluss
Empfohlenes Lerntempo: 1 Stunde/Woche
Englisch
Untertitel: Englisch, Indonesisch
Zertifikat zur Vorlage
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Kurse, die komplett online stattfinden
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
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Stufe „Anfänger“
This specialization is for beginners, no background in the topic is needed.
Etwa 4 Monate bis zum Abschluss
Empfohlenes Lerntempo: 1 Stunde/Woche
Englisch
Untertitel: Englisch, Indonesisch
So funktioniert die Spezialisierung
Kurse absolvieren
Eine Coursera-Spezialisierung ist eine Reihe von Kursen, in denen Sie eine Kompetenz erwerben. Um zu beginnen, melden Sie sich direkt für die Spezialisierung an oder überprüfen Sie deren Kurse und wählen Sie denjenigen Kurs aus, mit dem Sie beginnen möchten. Wenn Sie einen Kurs abonnieren, der Bestandteil einer Spezialisierung ist, abonnieren Sie automatisch die gesamte Spezialisierung Es ist in Ordnung, wenn Sie nur einen Kurs absolvieren möchten — Sie können Ihren Lernprozess jederzeit unterbrechen oder Ihr Abonnement kündigen. Gehen Sie zu Ihrem Lernender-Dashboard, um Ihre Kursanmeldungen und Ihren Fortschritt zu verfolgen.
Praxisprojekt
Jede Spezialisierung umfasst ein Praxisprojekt. Sie müssen das Projekt/die Projekte erfolgreich abschließen, um die Spezialisierung abzuschließen und Ihr Zertifikat zu erwerben. Wenn die Spezialisierung einen separaten Kurs für das Praxisprojekt umfasst, müssen Sie zunächst alle anderen Kurse abschließen, bevor Sie damit beginnen können.
Zertifikat erwerben
Wenn Sie alle Kurse und das Praxisprojekt abgeschlossen haben, erhalten Sie ein Zertifikat, dass Sie für potenzielle Arbeitgeber und Ihr berufliches Netzwerk freigeben können.
Es gibt 4 Kurse in dieser Spezialisierung
Intro to Analytic Thinking, Data Science, and Data Mining
53 Bewertungen
Welcome to Introduction to Analytic Thinking, Data Science, and Data Mining. In this course, we will begin with an exploration of the field and profession of data science with a focus on the skills and ethical considerations required when working with data. We will review the types of business problems data science can solve and discuss the application of the CRISP-DM process to data mining efforts. A brief overview of Descriptive, Predictive, and Prescriptive Analytics will be provided, and we will conclude the course with an exploratory activity to learn more about the tools and resources you might find in a data science toolkit.
Predictive Modeling, Model Fitting, and Regression Analysis
27 Bewertungen
Welcome to Predictive Modeling, Model Fitting, and Regression Analysis. In this course, we will explore different approaches in predictive modeling, and discuss how a model can be either supervised or unsupervised. We will review how a model can be fitted, trained and scored to apply to both historical and future data in an effort to address business objectives. Finally, this course includes a hands-on activity to develop a linear regression model.
Cluster Analysis, Association Mining, and Model Evaluation
22 Bewertungen
Welcome to Cluster Analysis, Association Mining, and Model Evaluation. In this course we will begin with an exploration of cluster analysis and segmentation, and discuss how techniques such as collaborative filtering and association rules mining can be applied. We will also explain how a model can be evaluated for performance, and review the differences in analysis types and when to apply them.
Natural Language Processing and Capstone Assignment
15 Bewertungen
Welcome to Natural Language Processing and Capstone Assignment. In this course we will begin with an Recognize how technical and business techniques can be used to deliver business insight, competitive intelligence, and consumer sentiment. The course concludes with a capstone assignment in which you will apply a wide range of what has been covered in this specialization.
von
University of California, Irvine
Since 1965, the University of California, Irvine has combined the strengths of a major research university with the bounty of an incomparable Southern California location. UCI’s unyielding commitment to rigorous academics, cutting-edge research, and leadership and character development makes the campus a driving force for innovation and discovery that serves our local, national and global communities in many ways.
Häufig gestellte Fragen
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Kann ich kostenlos an diesem Kurs teilnehmen?
Findet dieser Kurs wirklich ausschließlich online statt? Muss ich zu irgendwelchen Sitzungen persönlich erscheinen?
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