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

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 ClusteringMachine LearningProgramming in Python
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

提供:

Placeholder

ロンドン大学(University of London)

Placeholder

ロンドン大学ゴールドスミス・カレッジ(Goldsmiths, University of London)

シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up94%(6,918 件の評価)Info
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1

7時間で修了

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

7時間で修了
9件のビデオ (合計22分)
2

2

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
3

3

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

4

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

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よくある質問

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。