このコースについて
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次における4の2コース

学位の取得を目指しましょう。

Master of Computer Science 学位からの講義、コース指定教材、自習用の課題をお試しください

100%オンライン

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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。

中級レベル

約25時間で修了

推奨:2-5 hours per week...

英語

字幕:英語

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シラバス - 本コースの学習内容

1
2時間で修了

Getting Started

...
1件のビデオ (合計14分), 6 readings, 1 quiz
1件のビデオ
6件の学習用教材
About the Course10 分
Best Practices for Online Learning10 分
Technology Tools10 分
Learning Journey Syllabus10 分
Introduction to Multivariate Analysis10 分
Multivariate Analysis10 分
1の練習問題
Knowledge Check: Introduction to Multivariate Analysis30 分
2
4時間で修了

Multivariate Analysis

...
6件のビデオ (合計79分), 6 readings, 4 quizzes
6件のビデオ
Mosaic Plots8 分
Pixel Based Displays6 分
Parallel Coordinate Plots20 分
Text Visualization7 分
Jupyter Notebook Demonstration: Multivariate Analysis17 分
6件の学習用教材
Introduction to Scatterplots10 分
Introduction to Mosaic Plots and Pixel Based Displays10 分
Introduction to Pixel Based Displays10 分
Introduction to Parallel Coordinate Plots10 分
Introduction to Text Visualization10 分
Jupyter Notebook Demonstration: Advanced Graphics in Python10 分
4の練習問題
Knowledge Check: Introduction to Scatterplots30 分
Knowledge Check: Mosaic Plots and Pixel Based Displays30 分
Knowledge Check: Parallel Coordinate Plots30 分
Knowledge Check: Text Visualization30 分
3
2時間で修了

Supervised Learning

...
4件のビデオ (合計55分), 4 readings, 1 quiz
4件のビデオ
Supervised Learning: Nearest Neighbor16 分
Supervised Learning: Regression8 分
Supervised Learning: Evaluation11 分
4件の学習用教材
Data Visualization and Machine Learning Connection10 分
Introduction to Nearest Neighbor Classifier10 分
Supervised Learning: Regression10 分
Supervised Learning: Evaluation10 分
1の練習問題
Knowledge Check: Supervised Learning30 分
4
6時間で修了

Unsupervised Learning

...
3件のビデオ (合計50分), 3 readings, 2 quizzes
3件のビデオ
Unsupervised Learning: Evaluation18 分
Jupyter Notebook Demonstration: Machine Learning11 分
3件の学習用教材
Introduction to Unsupervised Learning10 分
Unsupervised Learning: Evaluation10 分
Jupyter Notebook Demonstration: Machine Learning in Python10 分
1の練習問題
Knowledge Check: Unsupervised Learning30 分
5
4時間で修了

Part 1: Geographical Analysis

...
8件のビデオ (合計73分), 9 readings, 3 quizzes
8件のビデオ
Thematic Maps7 分
Coordinate System6 分
Map Projections8 分
Map Elements and Typography5 分
Introduction to Choropleth Maps and Color Schemes8 分
Data Classifications21 分
Spatial Statistics12 分
9件の学習用教材
Unit Introduction10 分
Introduction to Geographic Analysis and Visualization10 分
Thematic Maps10 分
Coordinate System10 分
Map Projections10 分
Map Elements and Typography10 分
Choropleth Maps10 分
Data Classifications10 分
Spatial Statistics10 分
3の練習問題
Knowledge Check: Introduction to Geographic Analysis30 分
Knowledge Check: Choropleth Maps30 分
Knowledge Check: Spatial Statistics30 分
6
7時間で修了

Part 2: Geographical Analysis

...
4件のビデオ (合計46分), 4 readings, 4 quizzes
4件のビデオ
Spatial Scan Statistics8 分
Geovisual Analytics Systems15 分
Jupyter Notebook Demonstration: Geographic Data10 分
4件の学習用教材
Spatial Autocorrelation10 分
Spatial Scan Statistics10 分
Geovisual Analytics Systems10 分
Jupyter Notebook Demonstration: Geographic Visualization and Data Analysis in Python10 分
3の練習問題
Knowledge Check: Spatial Autocorrelation30 分
Knowledge Check: Spatial Scan Statistics30 分
Knowledge Check: Geovisual Analytics Systems30 分

講師

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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

Huan Liu

Professor: Computer Science and Engineering
School of Computing, Informatics, and Decision Systems Engineering (CASCADE)

学位の取得に向けて始めましょう

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。 今日オープンコースまたはスペシャライゼーションを開始して、iMBAの教職員が行っているコースと自分のペースで割り当てられた課題をご覧ください。コースを修了すると、LinkedInや履歴書に掲載できる修了証が発行されます。 完全なプログラムを申し込んで、認可された場合、あなた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....

データ可視化の専門講座について

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。