このコースについて

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初級レベル

約14時間で修了

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字幕:英語

学習内容

  • How to design Data Science workflows without any programming involved

  • Essential Data Science skills to design, build, test and evaluate predictive models

  • Data Manipulation, preparation and cclassification and clustering methods

  • Ways to apply Data Science algorithms to real data and evaluate and interpret the results

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提供:

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カリフォルニア大学サンディエゴ校

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

4時間で修了

Welcome to the world of Big Data

4時間で修了
7件のビデオ (合計38分), 4 readings, 2 quizzes
7件のビデオ
Welcome to Module 127
First Joke19
Big Data Characteristics and Applications5 分
Big Data Applications7 分
Big Data Analytics8 分
Introduction to Data Mining11 分
4件の学習用教材
Big Data Impact and Challanges30 分
Big Data Analytics: Applications, Prospects and Challenges45 分
10 signs of Data Science Maturity45 分
NIST Big Data interoperability Framework (NBDIF)1 時間
2の練習問題
Big Data Quiz15 分
Module 1 quiz20 分
2

2

5時間で修了

Introduction to KNIME Analytics Platform

5時間で修了
10件のビデオ (合計40分), 11 readings, 5 quizzes
10件のビデオ
Module 2 Joke11
Introduction to KNIME Analytics Platform3 分
Install KNIME Analytics Platform1 分
Exploring KNIME Workspace6 分
Creating new workflows in KNIME5 分
My First KNIME Workflow Exercise2 分
Node Operations in KNIME5 分
Data Types and Formats in KNIME6 分
Creating Analytics Workflow in KNIME8 分
11件の学習用教材
KNIME Analytics Platform Web site link20 分
Download KNIME10 分
KNIME Installation Guide20 分
KNIME getting Started10 分
KNIME workbench guide30 分
Example Workflows15 分
KNIME Whitepaper30 分
adult.csv data set10 分
KNIME Book Chapter 130 分
Autos Data Set10 分
Iris.csv data10 分
5の練習問題
Install KNIME Quiz15 分
Exploring KNIME15 分
Node Operations Quiz
Filtering Data Quiz20 分
Filtering Workflow Assignment45 分
3

3

1時間で修了

Data Manipulation and Visualization

1時間で修了
14件のビデオ (合計42分)
14件のビデオ
Intro to Data Manipulation in KNIME5 分
Rule Engine3 分
String Manipulation3 分
String Replacer2 分
String Splitting and Column Combining2 分
Column Resorter2 分
Type Conversions2 分
Database Operations2 分
Scatterplot4 分
Color Manager in KNIME4 分
Line Plot2 分
Parallel Coordinate Plot2 分
Bar Charts3 分
2の練習問題
Rule Engine Quiz
Module 3 Assignment
4

4

3時間で修了

Machine Learning

3時間で修了
8件のビデオ (合計63分), 3 readings, 3 quizzes
8件のビデオ
Module 4 Joke42
Introduction to Data Science13 分
Introduction to Decision Tree Induction11 分
Building Decision Tree Model in KNIME5 分
Decision Tree Workflow15 分
Intro to K-means Clustering8 分
K-means Clustering In KNIME7 分
3件の学習用教材
Decision Tree Reading30 分
Decision Trees Examples in KNIME20 分
Book Chapter on Clustering45 分
3の練習問題
Decision Trees Quiz
Decision Tree Assignment45 分
Clustering Assignment

よくある質問

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • 修了証を購入する際、コースのすべての教材(採点課題を含む)にアクセスできます。コースを完了すると、電子修了証が成果のページに追加されます。そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

  • 支払日から2週間後、または(開始直後のコースの場合は)コースの最初のセッションが開始されてから2週間後の、いずれかの遅い日付の期間までが全額の返金の対象となります。コースの修了証を取得した後は、2週間以内にコースを完了した場合でも返金することはできません。返金ポリシーをすべて表示します

  • はい。受講料の支払いが難しい受講生に、Coursera(コーセラ)は学資援助を提供しています。左側の[登録]ボタンの下にある[学資援助]のリンクをクリックして申請してください。申請書の入力を促すメッセージが表示され、承認されると通知が届きます。詳細

  • このコースでは大学の単位は付与されませんが、一部の大学ではコース修了証を単位として承認する場合があります。詳細については、大学にお問い合わせください。Coursera(コーセラ)のオンライン学位および Mastertrack™証明書は、大学の単位を取得する機会を提供します。

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。