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.
Этот курс входит в специализацию ''Специализация Наука о больших данных'
2 252 уже зарегистрированы
от партнера
Специализация Наука о больших данныхВашингтонский университетОб этом курсе
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.
Курс 4 из 4 в программе
Прибл. 6 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский
Приобретаемые навыки
- Python Programming
- R Programming
- Data Analysis
- Data Wrangling
- Statistics
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.
Курс 4 из 4 в программе
Прибл. 6 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский
от партнера
Вашингтонский университет
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.
Программа курса: что вы изучите
1 ч. на завершение
Project A: Blight Fight
In this project, you will build a model to predict when a building is likely to be condemned. The data is real, the problem is real, and the impact is real.
1 ч. на завершение
2 материалов для самостоятельного изучения
1 ч. на завершение
Week 2: Derive a list of buildings
You are given sets of incidents with location information; you need to use some assumptions to group these incidents by location to identify specific buildings.
1 ч. на завершение
1 материал для самостоятельного изучения
1 ч. на завершение
Week 3: Construct a training dataset
Construct a training set by associating each of your buildings with a ground truth label derived from the permit data.
1 ч. на завершение
1 материал для самостоятельного изучения
1 ч. на завершение
Week 4: Train and evaluate a simple model
Use a trivial feature set to train and evaluate a simple model
1 ч. на завершение
1 материал для самостоятельного изучения
Рецензии
- 5 stars45,45 %
- 4 stars40,90 %
- 3 stars4,54 %
- 1 star9,09 %
Лучшие отзывы о курсе DATA SCIENCE AT SCALE - CAPSTONE PROJECT
от партнера WE1 янв. 2017 г.
An interesting problem to tackle. I really liked that you started with very raw data and needed to work on many cleaning methods. Good practice for real data science.
Специализация Наука о больших данных: общие сведения
Learn scalable data management, evaluate big data technologies, and design effective visualizations.
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
Можно ли получить финансовую помощь?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
