Специализация: общие сведения

Только онлайн-курсы

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкий график

Установите гибкие сроки сдачи заданий.

Промежуточный уровень

Английский

Субтитры: Английский

Только онлайн-курсы

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкий график

Установите гибкие сроки сдачи заданий.

Промежуточный уровень

Английский

Субтитры: Английский

Специализация: принцип работы

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.

how it works

Специализация включает несколько курсов: 4

Курс1

Introduction to Data Exploration and Visualization

3.2
Оценки: 12
Рецензии: 6
This course answers the questions, What is data visualization and What is the power of visualization? It also introduces core concepts such as dataset elements, data warehouses and exploratory querying, and combinations of visual variables for graphic usefulness, as well as the types of statistical graphs, —tools that are essential to exploratory data analysis....
Курс2

Multivariate and Geographical Data Analysis

Covering the tools and techniques of both multivariate and geographical analysis, this course provides hands-on experience visualizing data that represents multiple variables. This course will use statistical techniques and software to develop and analyze geographical knowledge....
Курс3

Temporal and Hierarchical Data Analysis

—Data repositories in which cases are related to subcases are identified as hierarchical. This course covers the representation schemes of hierarchies and algorithms that enable analysis of hierarchical data, as well as provides opportunities to apply several methods of analysis....
Курс4

Additional Tools Used for Data Visualization

This course will expose learners to additional tools that can be used to perform Data Visualization. In particular, the courses focuses on Tableau, a state-of-the-art visualization package. In this course, the visualization concepts from previous courses are reinforced and the Tableau software is introduced through replication of the visualizations built in previous courses....

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

K. Selcuk Candan

Professor of Computer Science and Engineering
Director of ASU’s Center for Assured and Scalable Data Engineering (CASCADE)
Avatar

Huan Liu

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

Сделайте шаг навстречу диплому магистра.

This Специализация is part of the 100% online Master of Computer Science from Университет штата Аризона. If you are admitted to the full program, your courses count towards your degree learning.

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....

Часто задаваемые вопросы

  • Да! Чтобы начать, нажмите карточку интересующего вас курса и зарегистрируйтесь. Зарегистрировавшись, вы можете пройти курс и получить сертификат, ссылкой на который можно делиться с другими людьми. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно. При подписке на курс, входящий в специализацию, вы автоматически подписываетесь на всю специализацию. Ход учебы можно отслеживать в панели управления учащегося.

  • Это полностью дистанционный курс, потому вам не нужно ничего посещать. Все лекции, материалы для самостоятельного изучения и задания доступны всегда и везде по Интернету и с мобильных устройств.

  • Time to completion can vary based on your schedule and experience level, most individual courses, in which this Specialization has 4, will take about a month to complete if you devote 2-5 hours per week.

  • Basic statistics and computer science knowledge including computer organization and architecture, discrete mathematics, data structures, and algorithms

    Knowledge of high-level programming languages (e.g., C++, Java) and scripting language (e.g., Python), Jupyter Notebooks

  • No, courses may be taken in any order.

  • All courses in this Specialization form the lecture and skill practice component of a corresponding course in ASU’s online Master of Computer Science Degree. You can apply to the degree program either before or after you begin the Specialization.

  • Learners completing this specialization will be able to:

    Develop exploratory data analysis and visualization tools using Python and Jupyter notebooks

    Apply design principles for a variety of statistical graphics and visualizations including scatterplots, line charts, histograms, and choropleth maps

    Combine exploratory queries, graphics, and interaction to develop functional tools for exploratory data analysis and visualization

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.