About this Course
19,232

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

탄력적인 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

초급 단계

완료하는 데 약 15시간 필요

권장: 7 hours/week...

영어

자막: 영어

배울 내용

  • Check

    How to design Data Science workflows without any programming involved

  • Check

    Essential Data Science skills to design, build, test and evaluate predictive models

  • Check

    Data Manipulation, preparation and cclassification and clustering methods

  • Check

    Ways to apply Data Science algorithms to real data and evaluate and interpret the results

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지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

탄력적인 마감일

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
완료하는 데 4시간 필요

Welcome to the world of Big Data

Welcome to the first module of the Code Free Data Science course. This first module will provide insight into Big Data Hype, its technologies opportunities and challenges. We will take a deeper look into the Big Data Analytics and methodology associated with Data Science approaches....
7 videos (Total 38 min), 4 readings, 2 quizzes
7개의 동영상
Welcome to Module 127
First Joke19
Big Data Characteristics and Applications5m
Big Data Applications7m
Big Data Analytics8m
Introduction to Data Mining11m
4개의 읽기 자료
Big Data Impact and Challanges30m
Big Data Analytics: Applications, Prospects and Challenges45m
10 signs of Data Science Maturity45m
NIST Big Data interoperability Framework (NBDIF)
2개 연습문제
Big Data Quiz15m
Module 1 quiz20m
2
완료하는 데 5시간 필요

Introduction to KNIME Analytics Platform

This module will introduce the KNIME analytics platform. Learners will be guided to download, install and setup KNIME. We will explore and become familiar with the KNIME workflow editor and its components. In this module we will create the very first basic workflow, and explore the kinds of analysis KNIME empowers users to perform....
10 videos (Total 40 min), 11 readings, 5 quizzes
10개의 동영상
Module 2 Joke11
Introduction to KNIME Analytics Platform3m
Install KNIME Analytics Platform1m
Exploring KNIME Workspace6m
Creating new workflows in KNIME5m
My First KNIME Workflow Exercise2m
Node Operations in KNIME5m
Data Types and Formats in KNIME6m
Creating Analytics Workflow in KNIME8m
11개의 읽기 자료
KNIME Analytics Platform Web site link20m
Download KNIME10m
KNIME Installation Guide20m
KNIME getting Started10m
KNIME workbench guide30m
Example Workflows15m
KNIME Whitepaper30m
adult.csv data set10m
KNIME Book Chapter 130m
Autos Data Set10m
Iris.csv data10m
5개 연습문제
Install KNIME Quiz15m
Exploring KNIME15m
Node Operations Quiz
Filtering Data Quiz20m
Filtering Workflow Assignment45m
3
완료하는 데 1시간 필요

Data Manipulation and Visualization

...
14 videos (Total 42 min), 2 quizzes
14개의 동영상
Intro to Data Manipulation in KNIME5m
Rule Engine3m
String Manipulation3m
String Replacer2m
String Splitting and Column Combining2m
Column Resorter2m
Type Conversions2m
Database Operations2m
Scatterplot4m
Color Manager in KNIME4m
Line Plot2m
Parallel Coordinate Plot2m
Bar Charts3m
2개 연습문제
Rule Engine Quiz
Module 3 Assignment
4
완료하는 데 3시간 필요

Machine Learning

...
8 videos (Total 63 min), 3 readings, 3 quizzes
8개의 동영상
Module 4 Joke42
Introduction to Data Science13m
Introduction to Decision Tree Induction11m
Building Decision Tree Model in KNIME5m
Decision Tree Workflow15m
Intro to K-means Clustering8m
K-means Clustering In KNIME7m
3개의 읽기 자료
Decision Tree Reading30m
Decision Trees Examples in KNIME20m
Book Chapter on Clustering45m
3개 연습문제
Decision Trees Quiz
Decision Tree Assignment45m
Clustering Assignment

강사

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Natasha Balac

Director, Predictive Analytics Center of Excellence (PACE)
San Diego Supercomputer Center

캘리포니아 샌디에고 대학교 정보

UC San Diego is an academic powerhouse and economic engine, recognized as one of the top 10 public universities by U.S. News and World Report. Innovation is central to who we are and what we do. Here, students learn that knowledge isn't just acquired in the classroom—life is their laboratory....

자주 묻는 질문

  • 강좌에 등록하면 바로 모든 비디오, 테스트 및 프로그래밍 과제(해당하는 경우)에 접근할 수 있습니다. 상호 첨삭 과제는 이 세션이 시작된 경우에만 제출하고 검토할 수 있습니다. 강좌를 구매하지 않고 살펴보기만 하면 특정 과제에 접근하지 못할 수 있습니다.

  • 수료증을 구매하면 성적 평가 과제를 포함한 모든 강좌 자료에 접근할 수 있습니다. 강좌를 완료하면 전자 수료증이 성취도 페이지에 추가되며, 해당 페이지에서 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다. 강좌 콘텐츠만 읽고 살펴보려면 해당 강좌를 무료로 청강할 수 있습니다.

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