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- Data Wrangling
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規模に応じたデータサイエンス専門講座
Tackle Real Data Challenges. Master computational, statistical, and informational data science in three courses.
提供:


習得するスキル
この専門講座について
関連する経験が必要です。
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専門講座の仕組み
コースを受講しましょう。
Courseraの専門講座は、一連のコース群であり、技術を身に付ける手助けとなります。開始するには、専門講座に直接登録するか、コースを確認して受講したいコースを選択してください。専門講座の一部であるコースにサブスクライブすると、自動的にすべての専門講座にサブスクライブされます。1つのコースを修了するだけでも結構です。いつでも、学習を一時停止したり、サブスクリプションを終了することができます。コースの登録状況や進捗を追跡するには、受講生のダッシュボードにアクセスしてください。
実践型プロジェクト
すべての専門講座には、実践型プロジェクトが含まれています。専門講座を完了して修了証を獲得するには、成功裏にプロジェクトを終了させる必要があります。専門講座に実践型プロジェクトに関する別のコースが含まれている場合、専門講座を開始するには、それら他のコースをそれぞれ終了させる必要があります。
修了証を取得
すべてのコースを終了し、実践型プロジェクトを完了すると、修了証を獲得します。この修了証は、今後採用企業やあなたの職業ネットワークと共有できます。

この専門講座には4コースあります。
Data Manipulation at Scale: Systems and Algorithms
Data analysis has replaced data acquisition as the bottleneck to evidence-based decision making --- we are drowning in it. Extracting knowledge from large, heterogeneous, and noisy datasets requires not only powerful computing resources, but the programming abstractions to use them effectively. The abstractions that emerged in the last decade blend ideas from parallel databases, distributed systems, and programming languages to create a new class of scalable data analytics platforms that form the foundation for data science at realistic scales.
Practical Predictive Analytics: Models and Methods
Statistical experiment design and analytics are at the heart of data science. In this course you will design statistical experiments and analyze the results using modern methods. You will also explore the common pitfalls in interpreting statistical arguments, especially those associated with big data. Collectively, this course will help you internalize a core set of practical and effective machine learning methods and concepts, and apply them to solve some real world problems.
Communicating Data Science Results
Important note: The second assignment in this course covers the topic of Graph Analysis in the Cloud, in which you will use Elastic MapReduce and the Pig language to perform graph analysis over a moderately large dataset, about 600GB. In order to complete this assignment, you will need to make use of Amazon Web Services (AWS). Amazon has generously offered to provide up to $50 in free AWS credit to each learner in this course to allow you to complete the assignment. Further details regarding the process of receiving this credit are available in the welcome message for the course, as well as in the assignment itself. Please note that Amazon, University of Washington, and Coursera cannot reimburse you for any charges if you exhaust your credit.
Data Science at Scale - Capstone Project
In the capstone, students will engage on a real world project requiring them to apply skills from the entire data science pipeline: preparing, organizing, and transforming data, constructing a model, and evaluating results. Through a collaboration with Coursolve, each Capstone project is associated with partner stakeholders who have a vested interest in your results and are eager to deploy them in practice. These projects will not be straightforward and the outcome is not prescribed -- you will need to tolerate ambiguity and negative results! But we believe the experience will be rewarding and will better prepare you for data science projects in practice.
提供:

ワシントン大学(University of Washington)
Founded in 1861, the University of Washington is one of the oldest state-supported institutions of higher education on the West Coast and is one of the preeminent research universities in the world.
よくある質問
返金ポリシーについて教えてください。
1つのコースだけに登録することは可能ですか?
学資援助はありますか?
無料でコースを受講できますか?
このコースは100%オンラインで提供されますか?実際に出席する必要のあるクラスはありますか?
専門講座を修了することで大学の単位は付与されますか?
How long does it take to complete the Data Science at Scale Specialization?
専門講座の各コースはどのくらいの頻度で提供されますか?
Do I need to take the courses in a specific order?
Will I earn university credit for completing the Data Science at Scale Specialization?
What will I be able to do upon completing the Data Science at Scale Specialization?
What background knowledge is necessary?
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