Organisations all around the world are using data to predict behaviours and extract valuable real-world insights to inform decisions. Managing and analysing big data has become an essential part of modern finance, retail, marketing, social science, development and research, medicine and government.
提供：
ロンドン大学（University of London）
ロンドン大学ゴールドスミス・カレッジ（Goldsmiths, University of London）
Foundations of Data Science: K-Means Clustering in Python
ロンドン大学（University of London）このコースについて
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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。
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。
初級レベル
You will need mathematical and statistical knowledge and skills at least at high-school level.
約29時間で修了
英語
字幕：アラビア語, フランス語, ポルトガル語（ヨーロッパ）, イタリア語, ベトナム語, ドイツ語, ロシア語, 英語, スペイン語
学習内容
Define and explain the key concepts of data clustering
Demonstrate understanding of the key constructs and features of the Python language.
Implement in Python the principle steps of the K-means algorithm.
Design and execute a whole data clustering workflow and interpret the outputs.
習得するスキル
- K-Means Clustering
- Machine Learning
- Programming in Python
柔軟性のある期限
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初級レベル
You will need mathematical and statistical knowledge and skills at least at high-school level.
約29時間で修了
英語
字幕：アラビア語, フランス語, ポルトガル語（ヨーロッパ）, イタリア語, ベトナム語, ドイツ語, ロシア語, 英語, スペイン語
提供：
ロンドン大学（University of London）
The University of London is a federal University which includes 18 world leading Colleges. Our distance learning programmes were founded in 1858 and have enriched the lives of thousands of students, delivering high quality University of London degrees wherever our students are across the globe. Our alumni include 7 Nobel Prize winners. Today, we are a global leader in distance and flexible study, offering degree programmes to over 50,000 students in over 180 countries. To find out more about studying for one of our degrees where you are, visit www.london.ac.uk
ロンドン大学ゴールドスミス・カレッジ（Goldsmiths, University of London）
Championing research-rich degrees that provoke thought, stretch the imagination and tap into tomorrow’s world, at Goldsmiths we’re asking the questions that matter now in subjects as diverse as the arts and humanities, social sciences, cultural studies, computing, and entrepreneurial business and management. We are a community defined by its people: innovative in spirit, analytical in approach and open to all.
シラバス - 本コースの学習内容
7時間で修了
Week 1: Foundations of Data Science: K-Means Clustering in Python
This week we will introduce you to the course and to the team who will be guiding you through the course over the next 5 weeks. The aim of this week's material is to gently introduce you to Data Science through some real-world examples of where Data Science is used, and also by highlighting some of the main concepts involved.
7時間で修了
9件のビデオ （合計22分）
4時間で修了
Week 2: Means and Deviations in Mathematics and Python
4時間で修了
11件のビデオ （合計37分）, 4 学習用教材, 11 個のテスト
8時間で修了
Week 3: Moving from One to Two Dimensional Data
8時間で修了
16件のビデオ （合計53分）, 10 学習用教材, 15 個のテスト
4時間で修了
Week 4: Introducing Pandas and Using K-Means to Analyse Data
4時間で修了
8件のビデオ （合計37分）, 6 学習用教材, 8 個のテスト
レビュー
FOUNDATIONS OF DATA SCIENCE: K-MEANS CLUSTERING IN PYTHON からの人気レビュー
GKにより2021年8月31日
This course has great potential for future Data Scientists and it gives a breif explination of what we are dealing in the companies by giving us real life problems and making us solve those problems.
AHにより2020年6月3日
I love this course as it gives me the foundations of learning the Python coding program and relevant statistical methods that used for data analysis. It's really interesting course to attend to.
GRにより2019年9月9日
184/5000 Conferences of very good quality, and the platform for practices is really useful to put the theory into practice. I recommend this course if you want to start in data science.
SSにより2020年6月29日
A well presented and interesting course. It would have been good to have some more complex examples with the thinking behind them - the exploratory bit/intelligent bit of the process.
よくある質問
いつ講座や課題にアクセスできるようになりますか？
修了証を購入すると何を行えるようになりますか？
学資援助はありますか？
さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。
