Об этом курсе

Недавно просмотрено: 97,979

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Начальный уровень

You will need mathematical and statistical knowledge and skills at least at high-school level.

Прибл. 30 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 5 Weeks of study, 5-6 hours per week...

Английский

Субтитры: Английский

Чему вы научитесь

  • Define and explain the key concepts of data clustering

  • Demonstrate understanding of the key constructs and features of the Python language.

  • Implement in Python the principle steps of the K-means algorithm.

  • Design and execute a whole data clustering workflow and interpret the outputs.

Приобретаемые навыки

K-Means ClusteringMachine LearningProgramming in Python

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Начальный уровень

You will need mathematical and statistical knowledge and skills at least at high-school level.

Прибл. 30 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 5 Weeks of study, 5-6 hours per week...

Английский

Субтитры: Английский

Программа курса: что вы изучите

Оценка контентаThumbs Up93%(1,576 оценки)Info
Неделя
1

Неделя 1

7 ч. на завершение

Week 1: Foundations of Data Science: K-Means Clustering in Python

7 ч. на завершение
9 видео ((всего 22 мин.))
9 видео
Introduction to Data Science2мин
What is Data?1мин
Types of Data1мин
Machine Learning3мин
Supervised vs Unsupervised Learning2мин
K-Means Clustering4мин
Preparing your Data1мин
A Real World Dataset53
4 практического упражнения
Types of Data – Review Information15мин
Supervised vs Unsupervised – Review Information15мин
K-Means Clustering – Review Information30мин
Week 1 Summative Assessment40мин
Неделя
2

Неделя 2

4 ч. на завершение

Week 2: Means and Deviations in Mathematics and Python

4 ч. на завершение
11 видео ((всего 37 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 11 тестов
11 видео
2.1 – Introduction to Mathematical Concepts of Data Clustering1мин
2.2 – Mean of One Dimensional Lists2мин
2.3 – Variance and Standard Deviation3мин
2.4 Jupyter Notebooks6мин
2.5 Variables4мин
2.6 Lists4мин
2.7 Computing the Mean3мин
2.8 Better Lists: NumPy3мин
2.9 Computing the Standard Deviation6мин
Week 2 Conclusion31
4 материала для самостоятельного изучения
Population vs Sample, Bias10мин
Variability, Standard Deviation and Bias10мин
Python Style Guide10мин
Numpy and Array Creation20мин
10 практического упражнения
Population vs Sample – Review Information5мин
Mean of One Dimensional Lists – Review Information3мин
Variance and Standard Deviation – Review Information4мин
Jupyter Notebooks – Review Information20мин
Variables – Review Information10мин
Lists – Review Information10мин
Computing the Mean – Review Information10мин
Better Lists – Review Information10мин
Computing the Standard Deviation – Review Information10мин
Week 2 Summative Assessment40мин
Неделя
3

Неделя 3

4 ч. на завершение

Week 3: Moving from One to Two Dimensional Data

4 ч. на завершение
16 видео ((всего 53 мин.)), 10 материалов для самостоятельного изучения, 15 тестов
16 видео
3.1 Multidimensional Data Points and Features2мин
3.2 Multidimensional Mean2мин
3.3 Dispersion: Multidimensional Variables3мин
3.4 Distance Metrics5мин
3.5 Normalisation1мин
3.6 Outliers1мин
3.7 Basic Plotting2мин
3.7a Storing 2D Coordinates in a Single Data Structure6мин
3.8 Multidimensional Mean4мин
3.9 Adding Graphical Overlays5мин
3.10 Calculating the Distance to the Mean3мин
3.11 List Comprehension3мин
3.12 Normalisation in Python5мин
3.13 Outliers and Plotting Normalised Data2мин
Week 3 Conclusion30
10 материала для самостоятельного изучения
Multidimensional Data Points and Features Recap10мин
Multidimensional Mean Recap10мин
Multidimensional Variables Recap10мин
Distance Metrics Recap10мин
Normalisation Recap10мин
Note on Matplotlib10мин
Matplotlib Scatter Plot Documentation20мин
Matplotlib Patches Documentation10мин
List Comprehension Documentation20мин
3.12 Errata10мин
15 практического упражнения
Multidimensional Data Points and Features – Review Information3мин
Multidimensional Mean – Review Information3мин
Dispersion: Multidimensional Variables – Review Information5мин
Distance Metrics – Review Information6мин
Normalisation – Review Information3мин
Outliers – Review Information4мин
Basic Plotting – Review Information5мин
Storing 2D Coordinates – Review Information4мин
Multidimensional Mean – Review Information4мин
Adding Graphical Overlays – Review Information6мин
Calculating Distance – Review Information6мин
List Comprehension – Review Information4мин
Normalisation in Python – Review Information4мин
Outliers – Review Information2мин
Week 3 Summative Assessment25мин
Неделя
4

Неделя 4

5 ч. на завершение

Week 4: Introducing Pandas and Using K-Means to Analyse Data

5 ч. на завершение
8 видео ((всего 37 мин.)), 6 материалов для самостоятельного изучения, 8 тестов
8 видео
4.1: Using the Pandas Library to Read csv Files5мин
4.1a: Sorting and Filtering Data Using Pandas8мин
4.1b: Labelling Points on a Graph4мин
4.1c: Labelling all the Points on a Graph3мин
4.2: Eyeballing the Data5мин
4.3: Using K-Means to Interpret the Data8мин
Week 4: Conclusion35
6 материала для самостоятельного изучения
Week 4 Code Resources5мин
Pandas Read_CSV Function15мин
More Pandas Library Documentation10мин
The Pyplot Text Function10мин
For Loops in Python10мин
Documentation for sklearn.cluster.KMeans10мин
7 практического упражнения
Using the Pandas Library to Read csv Files – Review Information5мин
Sorting and Filtering Data Using Pandas – Review Information10мин
Labelling Points on a Graph – Review Information5мин
Labelling all the Points on a Graph – Review Information5мин
Eyeballing the Data – Review Information5мин
Using K-Means to Interpret the Data – Review Information5мин
Week 4 Summative Assessment40мин
4.7
Рецензии: 19Chevron Right

Лучшие отзывы о курсе Foundations of Data Science: K-Means Clustering in Python

автор: GRSep 10th 2019

184/5000\n\nConferences of very good quality, and the platform for practices is really useful to put the theory into practice. I recommend this course if you want to start in data science.

автор: AAJun 4th 2019

This course is at right level for a beginner (python and analytics) while going into details around K means clustering

от партнера

Логотип Лондонский университет

Лондонский университет

Логотип Голдсмитский колледж, Лондонский университет

Голдсмитский колледж, Лондонский университет

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.