このコースについて
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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。

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。

初級レベル

You will need mathematical and statistical knowledge and skills at least at high-school level.

約28時間で修了

推奨:5 Weeks of study, 5-6 hours per week...

英語

字幕:英語

学習内容

  • Check

    Define and explain the key concepts of data clustering

  • Check

    Demonstrate understanding of the key constructs and features of the Python language.

  • Check

    Implement in Python the principle steps of the K-means algorithm.

  • Check

    Design and execute a whole data clustering workflow and interpret the outputs.

習得するスキル

K-Means ClusteringMachine LearningProgramming in Python

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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28時間で修了

推奨:5 Weeks of study, 5-6 hours per week...

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シラバス - 本コースの学習内容

1
7時間で修了

Week 1: Foundations of Data Science: K-Means Clustering in Python

9件のビデオ (合計22分), 4 quizzes
9件のビデオ
Introduction to Data Science2 分
What is Data?1 分
Types of Data1 分
Machine Learning3 分
Supervised vs Unsupervised Learning2 分
K-Means Clustering4 分
Preparing your Data1 分
A Real World Dataset53
4の練習問題
Types of Data – Review Information15 分
Supervised vs Unsupervised – Review Information15 分
K-Means Clustering – Review Information30 分
Week 1 Summative Assessment40 分
2
4時間で修了

Week 2: Means and Deviations in Mathematics and Python

11件のビデオ (合計37分), 4 readings, 11 quizzes
11件のビデオ
2.1 – Introduction to Mathematical Concepts of Data Clustering1 分
2.2 – Mean of One Dimensional Lists2 分
2.3 – Variance and Standard Deviation3 分
2.4 Jupyter Notebooks6 分
2.5 Variables4 分
2.6 Lists4 分
2.7 Computing the Mean3 分
2.8 Better Lists: NumPy3 分
2.9 Computing the Standard Deviation6 分
Week 2 Conclusion31
4件の学習用教材
Population vs Sample, Bias10 分
Variability, Standard Deviation and Bias10 分
Python Style Guide10 分
Numpy and Array Creation20 分
10の練習問題
Population vs Sample – Review Information5 分
Mean of One Dimensional Lists – Review Information3 分
Variance and Standard Deviation – Review Information4 分
Jupyter Notebooks – Review Information20 分
Variables – Review Information10 分
Lists – Review Information10 分
Computing the Mean – Review Information10 分
Better Lists – Review Information10 分
Computing the Standard Deviation – Review Information10 分
Week 2 Summative Assessment40 分
3
4時間で修了

Week 3: Moving from One to Two Dimensional Data

16件のビデオ (合計53分), 10 readings, 15 quizzes
16件のビデオ
3.1 Multidimensional Data Points and Features2 分
3.2 Multidimensional Mean2 分
3.3 Dispersion: Multidimensional Variables3 分
3.4 Distance Metrics5 分
3.5 Normalisation1 分
3.6 Outliers1 分
3.7 Basic Plotting2 分
3.7a Storing 2D Coordinates in a Single Data Structure6 分
3.8 Multidimensional Mean4 分
3.9 Adding Graphical Overlays5 分
3.10 Calculating the Distance to the Mean3 分
3.11 List Comprehension3 分
3.12 Normalisation in Python5 分
3.13 Outliers and Plotting Normalised Data2 分
Week 3 Conclusion30
10件の学習用教材
Multidimensional Data Points and Features Recap10 分
Multidimensional Mean Recap10 分
Multidimensional Variables Recap10 分
Distance Metrics Recap10 分
Normalisation Recap10 分
Note on Matplotlib10 分
Matplotlib Scatter Plot Documentation20 分
Matplotlib Patches Documentation10 分
List Comprehension Documentation20 分
3.12 Errata10 分
15の練習問題
Multidimensional Data Points and Features – Review Information3 分
Multidimensional Mean – Review Information3 分
Dispersion: Multidimensional Variables – Review Information5 分
Distance Metrics – Review Information6 分
Normalisation – Review Information3 分
Outliers – Review Information4 分
Basic Plotting – Review Information5 分
Storing 2D Coordinates – Review Information4 分
Multidimensional Mean – Review Information4 分
Adding Graphical Overlays – Review Information6 分
Calculating Distance – Review Information6 分
List Comprehension – Review Information4 分
Normalisation in Python – Review Information4 分
Outliers – Review Information2 分
Week 3 Summative Assessment25 分
4
5時間で修了

Week 4: Introducing Pandas and Using K-Means to Analyse Data

8件のビデオ (合計37分), 6 readings, 8 quizzes
8件のビデオ
4.1: Using the Pandas Library to Read csv Files5 分
4.1a: Sorting and Filtering Data Using Pandas8 分
4.1b: Labelling Points on a Graph4 分
4.1c: Labelling all the Points on a Graph3 分
4.2: Eyeballing the Data5 分
4.3: Using K-Means to Interpret the Data8 分
Week 4: Conclusion35
6件の学習用教材
Week 4 Code Resources5 分
Pandas Read_CSV Function15 分
More Pandas Library Documentation10 分
The Pyplot Text Function10 分
For Loops in Python10 分
Documentation for sklearn.cluster.KMeans10 分
7の練習問題
Using the Pandas Library to Read csv Files – Review Information5 分
Sorting and Filtering Data Using Pandas – Review Information10 分
Labelling Points on a Graph – Review Information5 分
Labelling all the Points on a Graph – Review Information5 分
Eyeballing the Data – Review Information5 分
Using K-Means to Interpret the Data – Review Information5 分
Week 4 Summative Assessment40 分
4.7
7件のレビューChevron Right

Foundations of Data Science: K-Means Clustering in Python からの人気レビュー

by GRSep 10th 2019

184/5000\n\nConferences 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.

by AAJun 4th 2019

This course is at right level for a beginner (python and analytics) while going into details around K means clustering

講師

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Dr Matthew Yee-King

Lecturer
Computing Department, Goldsmiths, University of London
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Dr Betty Fyn-Sydney

Lecturer in Mathematics
Department of Computing, Goldsmiths, University of London
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Dr Jamie A Ward

Lecturer in Computer Science
Department of Computing, Goldsmiths, University of London
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Dr Larisa Soldatova

Reader in Data Science
Department of Computing, Goldsmiths, University of London

ロンドン大学(University of London)について

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)について

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