このコースについて
2,488

次における4の3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:3-7 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
6時間で修了

Getting Started

...
3件のビデオ (合計32分), 7 readings, 1 quiz
3件のビデオ
Temporal Analysis and Visualization14 分
Control Chart Analysis9 分
7件の学習用教材
About the Course10 分
Best Practices for Online Learning10 分
Technology Tools10 分
Learning Journey Syllabus10 分
Temporal Analysis10 分
Temporal Analysis and Visualization10 分
Control Chart Analysis10 分
2
4時間で修了

Strings and Sequences

...
7件のビデオ (合計101分), 7 readings, 2 quizzes
7件のビデオ
Strings and Sequences: Prefix Search12 分
Strings and Sequences: Subsequence Search and Suffix Trees15 分
Strings and Sequences: Suffix Arrays11 分
Strings and Sequences: Subsequence/Pattern Search23 分
Strings and Sequences: Approximate Matches11 分
Sequence and Time Series: Edit Distance20 分
7件の学習用教材
Introduction to Strings and Sequences10 分
Strings and Sequences: Prefix Search10 分
Strings and Sequences: Subsequence Search and Suffix Trees10 分
Strings and Sequences: Suffix Arrays10 分
Strings and Sequences: Subsequence/Pattern Search10 分
Strings and Sequences: Approximate Matches10 分
Edit Distance10 分
2の練習問題
Knowledge Check: Strings and Sequences30 分
Knowledge Check: Edit Distance30 分
3
3時間で修了

W-Grams and Other Approaches

...
6件のビデオ (合計74分), 6 readings, 1 quiz
6件のビデオ
Cross-Parsing Distance13 分
Compression Distance10 分
Filtering13 分
W-Grams12 分
String Kernels and Min-Sampling Similarity Algorithms21 分
6件の学習用教材
Data Review10 分
Cross-Parsing Distance10 分
Compression Distance10 分
Filtering10 分
W-Grams (N-Grams)10 分
Additional Filtering Algorithms10 分
1の練習問題
Knowledge Check: W-Grams and Other Approaches to Filtering30 分
4
5時間で修了

Time Series

...
13件のビデオ (合計194分), 12 readings
13件のビデオ
Time Series Modeling17 分
Time Series Seasonal Differencing22 分
Key Properties of ACF and PACF18 分
Seasonal Series Using ACF and PACF 519 分
Time Series Matching2 分
Euclidean Distance and Correlation Similarity5 分
Issues with Synchronized Measures4 分
Edit Distance and Dynamic Time Warping28 分
Reducing the Cost of DTW3 分
sDTW Algorithm and SAX12 分
Time Series Summary2 分
Time Series Motifs35 分
12件の学習用教材
Introduction to Time Series10 分
Time Series Models10 分
Time Series Seasonal Differencing10 分
Key Properties of ACF and PACF10 分
Seasonal Series Using ACF and PACF 510 分
Introduction to Time Series Matching10 分
Euclidean Distance and Correlation Similarity10 分
Issues with Synchronized Measures10 分
Edit Distance vs Dynamic Time Warping10 分
Reducing Costs10 分
sDTW Algorithm and SAX10 分
Time Series Motifs10 分
5
8時間で修了

Tree Maps and Hierachies

...
7件のビデオ (合計93分), 7 readings, 3 quizzes
7件のビデオ
Introduction to Tree Maps12 分
Tree Map Algorithms15 分
What is Hierarchical Data Clustering?5 分
Agglomerative Clustering12 分
Distance Metrics in Hierarchical Clustering28 分
Jupyter Notebooks Demonstration: Dendrograms9 分
7件の学習用教材
Introduction to Trees and Hierarchies10 分
Introduction to Tree Maps10 分
Tree Map Algorithms10 分
Introduction to Hierarchal Clustering10 分
Agglomerative Clustering10 分
Distance Metrics in Hierarchical Clustering10 分
Jupyter Notebook Demonstration: Creating Dendograms10 分
2の練習問題
Knowledge Check: Trees and Hierachies30 分
Knowledge Check: Hierarchical Clustering30 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

K. Selcuk Candan

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

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。