Об 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.
Начальный уровень

Basic knowledge of python programming language, probability and statistics. Working with analyzing data to extract knowledge.

Прибл. 63 часа на выполнение
Английский

Чему вы научитесь

  • Describe types of smart city-generated datasets, data mining techniques, and how to implement them using Python 3.

  • Explain how to read and preprocess data for data mining.

  • Apply data mining techniques to smart city-generated data and visualize and interpret the physical implications of the results.

Приобретаемые навыки

  • Mathematics
  • Python Programming
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

Basic knowledge of python programming language, probability and statistics. Working with analyzing data to extract knowledge.

Прибл. 63 часа на выполнение
Английский

от партнера

Placeholder

Indian Institute of Technology Roorkee

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
Неделя 1
24 минуты на завершение

Getting Started with the Course

24 минуты на завершение
2 видео ((всего 4 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения
5 ч. на завершение

M1: Introduction to Data Mining for Smart Cities

5 ч. на завершение
12 видео ((всего 79 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
Неделя
2
Неделя 2
8 ч. на завершение

M2: Introduction to Python Programming for Data Mining

8 ч. на завершение
6 видео ((всего 54 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
Неделя
3
Неделя 3
16 ч. на завершение

M3: Supervised Learning

16 ч. на завершение
12 видео ((всего 91 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
Неделя
4
Неделя 4
12 ч. на завершение

M4: Unsupervised Learning

12 ч. на завершение
11 видео ((всего 79 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.