このコースについて
4,734 最近の表示

次における4の1コース

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。

中級レベル

約21時間で修了

推奨:Approximately 2-5 hours per week. ...

英語

字幕:英語

次における4の1コース

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。

中級レベル

約21時間で修了

推奨:Approximately 2-5 hours per week. ...

英語

字幕:英語

シラバス - 本コースの学習内容

1
2時間で修了

Getting Started

3件のビデオ (合計26分), 8 readings, 1 quiz
3件のビデオ
Introduction to Data Exploration7 分
Data Challenges12 分
8件の学習用教材
About the Course10 分
Best Practices for Online Learning10 分
What will I be able to do when I complete this course?10 分
Technology Tools10 分
Learning Journey Syllabus10 分
Lesson Introduction: What is Visualization?5 分
Lesson Introduction: Data Exploration5 分
Data Challenges5 分
1の練習問題
Knowledge Check: Data Visualization and Exploration30 分
2
4時間で修了

Introduction to Data Exploration Components

7件のビデオ (合計106分), 8 readings, 2 quizzes
7件のビデオ
Vector Data12 分
Basis of a Vector Space11 分
Vector Features8 分
Vector Distance Measures26 分
Vector Norms8 分
Strings and Sequences24 分
8件の学習用教材
Lesson Introduction: Common Data Representations3 分
Introduction to Data Models and Data Organization5 分
Vector Data10 分
Basis of Vector Data10 分
Vector Features10 分
Vector Distance Measures10 分
Vector Norms10 分
Strings and Spaces10 分
2の練習問題
Knowledge Check: Vector Data8 分
Knowledge Check: Common Data Representations30 分
3
7時間で修了

Exploratory Querying and Visual Variables Used in Data Exploration and Visualization

4件のビデオ (合計83分), 5 readings, 2 quizzes
4件のビデオ
Visual Variables18 分
Color Schemes and Design13 分
Jupyter Notebooks Demonstration: Cereal Data9 分
5件の学習用教材
Exploratory Querying10 分
Lesson Introduction: Visual Variables10 分
Lesson Introduction: Color Schemes and Design10 分
Next Steps: Jupyter Notebook Demonstrations10 分
Jupyter Notebook Demonstration: Loading Data in Python10 分
1の練習問題
Knowledge Check: Visual Elements Used in Data Visualization30 分
4
3時間で修了

Statistical Graphics: Design Principles for the Most Widely Used Data Visualization Charts

5件のビデオ (合計45分), 5 readings, 4 quizzes
5件のビデオ
Introduction to Pie Charts5 分
Bar and Line Charts10 分
Design Considerations for Non-Data Components of Graphs9 分
Creating Histograms14 分
5件の学習用教材
Exploratory Data Analysis10 分
Lesson Introduction: Design Principles for Pie and Donut Charts10 分
Lesson Introduction: Design Principles for Bar Charts and Line Charts10 分
Design Considerations for Non-Data Components of Graphs10 分
Lesson Introduction: Design Principles for Histograms10 分
4の練習問題
Knowledge Check: Exploratory Data Analysis30 分
Knowledge Check: Pie and Donut Charts4 分
Knowledge Check: Bar and Line Charts30 分
Knowledge Check: Histograms30 分
3.4
6件のレビューChevron Right

Introduction to Data Exploration and Visualization からの人気レビュー

by AFAug 15th 2018

The concepts were clearly explained in a practical manner. I am already able to upon it.

講師

Avatar

Ross Maciejewsk

Associate Professor at Arizona State University in the School of Computing, Informatics & Decision Systems Engineering and Director of the Center for Accelerating Operational Efficiency
School of Computing, Informatics & Decision Systems Engineering
Avatar

K. Selcuk Candan

Professor of Computer Science and Engineering
Director of ASU’s Center for Assured and Scalable Data Engineering (CASCADE)

修士号の取得を目指しましょう

この コース は アリゾナ州立大学(Arizona State University) の100%オンラインの Master of Computer Science の一部です。 プログラムのすべてで認定されれば、それらのコースが学位学習に加算されます。

アリゾナ州立大学(Arizona State University)について

Arizona State University has developed a new model for the American Research University, creating an institution that is committed to excellence, access and impact. ASU measures itself by those it includes, not by those it excludes. ASU pursues research that contributes to the public good, and ASU assumes major responsibility for the economic, social and cultural vitality of the communities that surround it....

データ可視化専門講座について

Visual representations generated by statistical models help us to make sense of large, complex datasets through interactive exploration, thereby enabling big data to realize its potential for informing decisions. This specialization covers techniques and algorithms for creating effective visualizations based on principles from graphic design, visual art, perceptual psychology, and cognitive science to enhance the understanding of complex data....
データ可視化

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。

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。