Organisations all around the world are using data to predict behaviours and extract valuable real-world insights to inform decisions. Managing and analysing big data has become an essential part of modern finance, retail, marketing, social science, development and research, medicine and government. This MOOC, designed by an academic team from Goldsmiths, University of London, will quickly introduce you to the core concepts of Data Science to prepare you for intermediate and advanced Data Science courses. It focuses on the basic mathematics, statistics and programming skills that are necessary for typical data analysis tasks. You will consider these fundamental concepts on an example data clustering task, and you will use this example to learn basic programming skills that are necessary for mastering Data Science techniques. During the course, you will be asked to do a series of mathematical and programming exercises and a small data clustering project for a given dataset.
Foundations of Data Science: K-Means Clustering in Python
от партнера
Foundations of Data Science: K-Means Clustering in Python
Об этом курсе
Learner Career Outcomes
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
Learner Career Outcomes
100% онлайн
Гибкие сроки
Начальный уровень
You will need mathematical and statistical knowledge and skills at least at high-school level.
Прибл. 30 часа на выполнение
Английский
Программа курса: что вы изучите
Week 1: Foundations of Data Science: K-Means Clustering in Python
This week we will introduce you to the course and to the team who will be guiding you through the course over the next 5 weeks. The aim of this week's material is to gently introduce you to Data Science through some real-world examples of where Data Science is used, and also by highlighting some of the main concepts involved.
Week 2: Means and Deviations in Mathematics and Python
Week 3: Moving from One to Two Dimensional Data
Week 4: Introducing Pandas and Using K-Means to Analyse Data
Рецензии: 9
Лучшие отзывы о курсе Foundations of Data Science: K-Means Clustering in Python
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.
I liked it, very usefull and objective guide to implemt the algorithm, I also liked the format, many short videos wich is great to keep concentration
Преподаватели
Dr Matthew Yee-King
Lecturer
Dr Betty Fyn-Sydney
Lecturer in Mathematics
Dr Jamie A Ward
Lecturer in Computer Science
Dr Larisa Soldatova
Reader in Data ScienceО Лондонский университет
О Голдсмитский колледж, Лондонский университет
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
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.
Что я получу, оплатив сертификацию?
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.
Какие правила возврата средств?
Можно ли получить финансовую помощь?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.