このコースについて

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初級レベル
約7時間で修了
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字幕:英語

学習内容

  • What is data science

  • How data science, machine learning, and data-driven innovation can benefit business outcomes

  • Foundational concepts and intuitions about machine learning techniques

習得するスキル

Data ScienceBusiness AnalyticsDecision-MakingData AnalysisBig Data
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提供:

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シラバス - 本コースの学習内容

1

1

1時間で修了

Introduction to Data-driven Business

1時間で修了
3件のビデオ (合計13分), 2 readings, 2 quizzes
3件のビデオ
Data-driven Decision Making for Data-centric Organizations2 分
What's Big Data? How Does It Relate to Data Science?6 分
2件の学習用教材
Data-driven Decision Making for Data-centric Organizations15 分
What's Big Data? How Does It Relate to Data Science?15 分
2の練習問題
Data-driven Decision Making for Data-centric Organizations3 分
Big Data and Data Science10 分
2

2

2時間で修了

Terminology and Foundational Concepts

2時間で修了
3件のビデオ (合計16分), 3 readings, 3 quizzes
3件のビデオ
Machine Learning9 分
Solving Problems: Programming vs. Machine Learning3 分
3件の学習用教材
Success Story: Data Science at Netflix30 分
Machine Learning slides20 分
Solving Problems: Programming vs. Machine Learning10 分
3の練習問題
Success Story: Data Science at Netflix5 分
Machine Learning20 分
Solving Problems: Programming vs. Machine Learning30 分
3

3

3時間で修了

Data Science Methods for Business

3時間で修了
5件のビデオ (合計25分), 5 readings, 5 quizzes
5件のビデオ
Classification of User-generated Content to Recommend Restaurants2 分
Product Recommendation Using Decision Trees and Random Forests2 分
Hiring Employees Using Logistic Regression8 分
K-means Clustering6 分
5件の学習用教材
Linear Regression for Product Price Prediction10 分
Classification User-generated Content to Recommend Restaurants10 分
Product Recommendation Using Decision Trees and Random Forests10 分
Hiring Employees Using Logistic Regression10 分
Using k-means for Clustering10 分
5の練習問題
Linear Regression30 分
Naive Bayes30 分
Decision Trees and Random Forests30 分
Logistic Regression30 分
K-means Clustering6 分
4

4

1時間で修了

Challenges and Conclusions

1時間で修了
2件のビデオ (合計12分), 1 reading, 1 quiz
2件のビデオ
Conclusions1 分
1件の学習用教材
Data Science Challenges20 分
1の練習問題
Data Science Challenges30 分

レビュー

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よくある質問

  • 講義と課題へのアクセスは、登録のタイプによって異なります。聴講モードでコースを受講すると、ほとんどのコース教材を無料で見ることができます。採点された課題にアクセスして修了証を取得するには、聴講中または聴講後に、修了証エクスペリエンスを購入する必要があります。聴講オプションが表示されない場合:

    • コースは聴講オプションを提供していない可能性があります。代わりに無料トライアルをお試しいただくか、学資援助を申請することができます。
    • コースは、聴講オプションを提供せずに「修了証なしフルコース」オプションを提供する場合があります。このオプションでは、すべてのコース教材が表示され、必須の評価を提出して、最終成績を取得することができます。この場合、修了証エクスペリエンスは購入できません。
  • 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。