Об этом курсе

Недавно просмотрено: 11,391

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Начальный уровень

Прибл. 8 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 4 weeks of study, 1.5 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

Чему вы научитесь

  • What is data science

  • How data science, machine learning, and data-driven innovation can benefit business outcomes

  • Foundational concepts and intuitions about machine learning techniques

Приобретаемые навыки

Data ScienceBusiness AnalyticsDecision-MakingData AnalysisBig Data

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Начальный уровень

Прибл. 8 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 4 weeks of study, 1.5 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

от партнера

Логотип EIT Digital

EIT Digital

Логотип Politecnico di Milano

Politecnico di Milano

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

1 ч. на завершение

Introduction to Data-driven Business

1 ч. на завершение
3 видео ((всего 13 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
3 видео
Data-driven Decision Making for Data-centric Organizations2мин
What's Big Data? How Does It Relate to Data Science?6мин
2 материала для самостоятельного изучения
Data-driven Decision Making for Data-centric Organizations15мин
What's Big Data? How Does It Relate to Data Science?15мин
2 практического упражнения
Data-driven Decision Making for Data-centric Organizations3мин
Big Data and Data Science10мин
Неделя
2

Неделя 2

2 ч. на завершение

Terminology and Foundational Concepts

2 ч. на завершение
3 видео ((всего 16 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
3 видео
Machine Learning9мин
Solving Problems: Programming vs. Machine Learning3мин
3 материала для самостоятельного изучения
Success Story: Data Science at Netflix30мин
Machine Learning slides20мин
Solving Problems: Programming vs. Machine Learning10мин
3 практического упражнения
Success Story: Data Science at Netflix5мин
Machine Learning20мин
Solving Problems: Programming vs. Machine Learning30мин
Неделя
3

Неделя 3

3 ч. на завершение

Data Science Methods for Business

3 ч. на завершение
5 видео ((всего 25 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 5 тестов
5 видео
Classification of User-generated Content to Recommend Restaurants2мин
Product Recommendation Using Decision Trees and Random Forests2мин
Hiring Employees Using Logistic Regression8мин
K-means Clustering6мин
5 материала для самостоятельного изучения
Linear Regression for Product Price Prediction10мин
Classification User-generated Content to Recommend Restaurants10мин
Product Recommendation Using Decision Trees and Random Forests10мин
Hiring Employees Using Logistic Regression10мин
Using k-means for Clustering10мин
5 практического упражнения
Linear Regression30мин
Naive Bayes30мин
Decision Trees and Random Forests30мин
Logistic Regression30мин
K-means Clustering6мин
Неделя
4

Неделя 4

1 ч. на завершение

Challenges and Conclusions

1 ч. на завершение
2 видео ((всего 12 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
2 видео
Conclusions1мин
1 материал для самостоятельного изучения
Data Science Challenges20мин
1 практическое упражнение
Data Science Challenges30мин

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе DATA SCIENCE FOR BUSINESS INNOVATION
Посмотреть все отзывы

Часто задаваемые вопросы

  • Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.

  • Оплатив сертификацию, вы получите доступ ко всем материалам курса, включая оцениваемые задания. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.