- Environmental Data Analysis
- Data Documentation
- Geophysical Data
- Data Mining
Специализация Data Science Fundamentals
Gain an overview of data science fundamentals.
3 051 уже зарегистрированы
от партнера
Специализация Data Science FundamentalsКалифорнийский университет в ИрвайнеЧему вы научитесь
The knowledge and skills needed to work in the data science profession
How data science is used to solve business problems
The benefits of using the cross-industry standard process for data mining (CRISP-DM)
The application of predictive modeling to professional and academic work
Приобретаемые навыки
Специализация: общие сведения
Недавно просмотрено: 1 819
This specialization demystifies data science and familiarizes learners with key data science skills, techniques, and concepts. The course begins with foundational concepts such as analytics taxonomy, the Cross-Industry Standard Process for Data Mining, and data diagnostics, and then moves on to compare data science with classical statistical techniques. The course also provides an overview of the most common techniques used in data science, including data analysis, statistical modeling, data engineering, manipulation of data at scale (big data), algorithms for data mining, data quality, remediation and consistency operations.
Проект прикладного обучения
This specialization includes a capstone assignment in the fourth course that allows students to apply what they've learned about data science to a practical business scenario. This assignment requires students to evaluate a business scenario and then choose the best analytical approach that solves the stated business problem.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
Только онлайн-курсы
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкий график
Установите гибкие сроки сдачи заданий.
Начальный уровень
This specialization is for beginners, no background in the topic is needed.
Ориентировочное время на прохождение: 4 месяца
Рекомендуемый темп: 1 ч/неделю
Английский
Субтитры: Английский, Индонезийский
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
Только онлайн-курсы
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкий график
Установите гибкие сроки сдачи заданий.
Начальный уровень
This specialization is for beginners, no background in the topic is needed.
Ориентировочное время на прохождение: 4 месяца
Рекомендуемый темп: 1 ч/неделю
Английский
Субтитры: Английский, Индонезийский
О специализации
Пройти курсы
Специализация Coursera — это серия курсов, помогающих в совершенстве овладеть определенным навыком. Можно сразу записаться на специализацию или просмотреть курсы, из которых она состоит и выбрать тот, с которого вы хотите начать. Подписываясь на курс, который входит в специализацию, вы автоматически подписываетесь на всю специализацию. Можно завершить всего один курс, а потом сделать паузу в обучении или в любой момент отменить подписку. Отслеживайте свои курсы и прогресс на панели управления учащегося.
Практический проект
В каждой специализации есть практический проект, который нужно успешно выполнить, чтобы завершить специализацию и получить сертификат. Если для практического проекта в специализации предусмотрен отдельный курс, прежде чем начать его, необходимо завершить все остальные курсы.
Получите сертификат
Когда вы пройдете все курсы и завершите практический проект, вы получите сертификат, которым можно поделиться с потенциальными работодателями и коллегами.
Специализация включает несколько курсов: 4
Intro to Analytic Thinking, Data Science, and Data Mining
Оценки: 72
Welcome to Introduction to Analytic Thinking, Data Science, and Data Mining. In this course, we will begin with an exploration of the field and profession of data science with a focus on the skills and ethical considerations required when working with data. We will review the types of business problems data science can solve and discuss the application of the CRISP-DM process to data mining efforts. A brief overview of Descriptive, Predictive, and Prescriptive Analytics will be provided, and we will conclude the course with an exploratory activity to learn more about the tools and resources you might find in a data science toolkit.
Predictive Modeling, Model Fitting, and Regression Analysis
Оценки: 36
Welcome to Predictive Modeling, Model Fitting, and Regression Analysis. In this course, we will explore different approaches in predictive modeling, and discuss how a model can be either supervised or unsupervised. We will review how a model can be fitted, trained and scored to apply to both historical and future data in an effort to address business objectives. Finally, this course includes a hands-on activity to develop a linear regression model.
Cluster Analysis, Association Mining, and Model Evaluation
Оценки: 23
Welcome to Cluster Analysis, Association Mining, and Model Evaluation. In this course we will begin with an exploration of cluster analysis and segmentation, and discuss how techniques such as collaborative filtering and association rules mining can be applied. We will also explain how a model can be evaluated for performance, and review the differences in analysis types and when to apply them.
Natural Language Processing and Capstone Assignment
Оценки: 18
Welcome to Natural Language Processing and Capstone Assignment. In this course we will begin with an Recognize how technical and business techniques can be used to deliver business insight, competitive intelligence, and consumer sentiment. The course concludes with a capstone assignment in which you will apply a wide range of what has been covered in this specialization.
от партнера
Калифорнийский университет в Ирвайне
Since 1965, the University of California, Irvine has combined the strengths of a major research university with the bounty of an incomparable Southern California location. UCI’s unyielding commitment to rigorous academics, cutting-edge research, and leadership and character development makes the campus a driving force for innovation and discovery that serves our local, national and global communities in many ways.
Часто задаваемые вопросы
Какие правила возврата средств?
Можно ли зарегистрироваться только на один курс?
Можно ли получить финансовую помощь?
Могу ли я пройти курс бесплатно?
Действительно ли это полностью дистанционный курс? Нужно ли мне посещать какие-либо занятия лично?
Получу ли я зачеты в университете за прохождение специализации?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
