このコースについて

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受講生の就業成果

67%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

60%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

33%

昇給や昇進につながった

共有できる証明書

修了時に証明書を取得

100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

次における4の3コース

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

約8時間で修了

英語

字幕:英語

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提供:

ワシントン大学(University of Washington) ロゴ

ワシントン大学(University of Washington)

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

3時間で修了

Visualization

3時間で修了
14件のビデオ (合計49分)
14件のビデオ
02 Introduction: Motivating Examples3 分
03 Data Types: Definitions3 分
04 Mapping Data Types to Visual Attributes3 分
05 Data Types Exercise2 分
06 Data Types and Visual Mappings Exercises4 分
07 Data Dimensions3 分
08 Effective Visual Encoding3 分
09 Effective Visual Encoding Exercise2 分
10 Design Criteria for Visual Encoding2 分
11 The Eye is not a Camera4 分
12 Preattentive Processing4 分
13 Estimating Magnitude3 分
14 Evaluating Visualizations3 分
2

2

1時間で修了

Privacy and Ethics

1時間で修了
14件のビデオ (合計85分)
14件のビデオ
Barrow Study Problems4 分
Reifying Ethics: Codes of Conduct6 分
ASA Code of Conduct: Responsibilities to Stakeholders4 分
Other Codes of Conduct6 分
Examples of Codified Rules: HIPAA3 分
Privacy Guarantees: First Attempts6 分
Examples of Privacy Leaks6 分
Formalizing the Privacy Problem7 分
Differential Privacy Defined9 分
Global Sensitivity5 分
Laplacian Noise4 分
Adding Laplacian Noise and Proving Differential Privacy5 分
Weaknesses of Differential Privacy7 分
3

3

4時間で修了

Reproducibility and Cloud Computing

4時間で修了
17件のビデオ (合計71分)
17件のビデオ
Reproducibility Gold Standard5 分
Anecdote: The Ocean Appliance4 分
Code + Data + Environment3 分
Cloud Computing Introduction2 分
Cloud Computing History5 分
Code + Data + Environment + Platform3 分
Cloud Computing for Reproducible Research3 分
Advantages of Virtualization for Reproducibility5 分
Complex Virtualization Scenarios3 分
Shared Laboratories3 分
Economies of Scale4 分
Provisioning for Peak Load2 分
Elasticity and Price Reductions5 分
Server Costs vs. Power Costs2 分
Reproducibility for Big Data5 分
Counter-Arguments and Summary4 分
1の練習問題
AWS Credit Opt-in Consent Form2 分

Data Science at Scale専門講座について

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....
Data Science at Scale

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。

  • コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、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。

  • サブスクライブすると、7日間の無料トライアルを体験できます。この期間中は解約金なしでキャンセルできます。それ以降、払い戻しはありませんが、サブスクリプションをいつでもキャンセルできます。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。キャップストーンプロジェクトを含む専門講座の各コースでこのステップを完了する必要があります。詳細

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。