Об этом курсе
Недавно просмотрено: 15,895

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 25 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 2-5 hours per week...

Английский

Субтитры: Английский

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 25 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 2-5 hours per week...

Английский

Субтитры: Английский

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
2 ч. на завершение

Getting Started

...
1 видео ((всего 14 мин.)), 6 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
1 видео
6 материала для самостоятельного изучения
About the Course10мин
Best Practices for Online Learning10мин
Technology Tools10мин
Learning Journey Syllabus10мин
Introduction to Multivariate Analysis10мин
Multivariate Analysis10мин
1 практическое упражнение
Knowledge Check: Introduction to Multivariate Analysis30мин
Неделя
2
4 ч. на завершение

Multivariate Analysis

...
6 видео ((всего 79 мин.)), 6 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов
6 видео
Mosaic Plots8мин
Pixel Based Displays6мин
Parallel Coordinate Plots20мин
Text Visualization7мин
Jupyter Notebook Demonstration: Multivariate Analysis17мин
6 материала для самостоятельного изучения
Introduction to Scatterplots10мин
Introduction to Mosaic Plots and Pixel Based Displays10мин
Introduction to Pixel Based Displays10мин
Introduction to Parallel Coordinate Plots10мин
Introduction to Text Visualization10мин
Jupyter Notebook Demonstration: Advanced Graphics in Python10мин
4 практического упражнения
Knowledge Check: Introduction to Scatterplots30мин
Knowledge Check: Mosaic Plots and Pixel Based Displays30мин
Knowledge Check: Parallel Coordinate Plots30мин
Knowledge Check: Text Visualization30мин
Неделя
3
2 ч. на завершение

Supervised Learning

...
4 видео ((всего 55 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
4 видео
Supervised Learning: Nearest Neighbor16мин
Supervised Learning: Regression8мин
Supervised Learning: Evaluation11мин
4 материала для самостоятельного изучения
Data Visualization and Machine Learning Connection10мин
Introduction to Nearest Neighbor Classifier10мин
Supervised Learning: Regression10мин
Supervised Learning: Evaluation10мин
1 практическое упражнение
Knowledge Check: Supervised Learning30мин
Неделя
4
6 ч. на завершение

Unsupervised Learning

...
3 видео ((всего 50 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
3 видео
Unsupervised Learning: Evaluation18мин
Jupyter Notebook Demonstration: Machine Learning11мин
3 материала для самостоятельного изучения
Introduction to Unsupervised Learning10мин
Unsupervised Learning: Evaluation10мин
Jupyter Notebook Demonstration: Machine Learning in Python10мин
1 практическое упражнение
Knowledge Check: Unsupervised Learning30мин

Преподаватели

Avatar

Ross Maciejewsk

Associate Professor at Arizona State University in the School of Computing, Informatics & Decision Systems Engineering and Director of the Center for Accelerating Operational Efficiency
School of Computing, Informatics & Decision Systems Engineering
Avatar

Huan Liu

Professor: Computer Science and Engineering
School of Computing, Informatics, and Decision Systems Engineering (CASCADE)

Сделайте шаг навстречу диплому магистра.

курс входит в онлайн-программу ''Master of Computer Science' от партнера Университет штата Аризона. Если вы переходите на полную программу, курсы засчитываются при получении диплома.

О Университет штата Аризона

Arizona State University has developed a new model for the American Research University, creating an institution that is committed to excellence, access and impact. ASU measures itself by those it includes, not by those it excludes. ASU pursues research that contributes to the public good, and ASU assumes major responsibility for the economic, social and cultural vitality of the communities that surround it....

О специализации ''Визуализация данных'

Visual representations generated by statistical models help us to make sense of large, complex datasets through interactive exploration, thereby enabling big data to realize its potential for informing decisions. This specialization covers techniques and algorithms for creating effective visualizations based on principles from graphic design, visual art, perceptual psychology, and cognitive science to enhance the understanding of complex data....
Визуализация данных

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.

  • Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. 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.