Об этом курсе

Недавно просмотрено: 226 277
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Начальный уровень
Прибл. 8 часов на выполнение
Английский

Чему вы научитесь

  • Describe what a methodology is and why data scientists need a methodology.

  • Describe the six stages in the Cross Industry Process for Data Mining (CRISP-DM) methodology including Business Understanding and Data Understanding.

  • Describe some of the use cases for different analytic models and approaches, such as Predictive, Descriptive, and Classification models.

  • Explain the importance of identifying the correct sources of data for your data science project.

Приобретаемые навыки

  • Data Science
  • Data Mining
  • Methodology
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Начальный уровень
Прибл. 8 часов на выполнение
Английский

Преподаватели

от партнера

Placeholder

IBM

Программа курса: что вы изучите

Оценка контентаThumbs Up93%(15,630 оценки)Info
Неделя
1

Неделя 1

3 ч. на завершение

From Problem to Approach and From Requirements to Collection

3 ч. на завершение
5 видео ((всего 19 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов
Неделя
2

Неделя 2

3 ч. на завершение

From Understanding to Preparation and From Modeling to Evaluation

3 ч. на завершение
6 видео ((всего 22 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов
Неделя
3

Неделя 3

2 ч. на завершение

From Deployment to Feedback

2 ч. на завершение
3 видео ((всего 10 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе DATA SCIENCE METHODOLOGY

Посмотреть все отзывы

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.