이 강좌에 대하여

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학습자 경력 결과

67%

가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함

60%

가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음

33%

가 급여 인상 또는 승진 성취

공유 가능한 수료증

완료 시 수료증 획득

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

다음 특화 과정의 4개 강좌 중 3번째 강좌:

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

완료하는 데 약 8시간 필요

영어

자막: 영어

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제공자:

워싱턴 대학교 로고

워싱턴 대학교

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

1

완료하는 데 3시간 필요

Visualization

완료하는 데 3시간 필요
14개 동영상 (총 49분)
14개의 동영상
02 Introduction: Motivating Examples3m
03 Data Types: Definitions3m
04 Mapping Data Types to Visual Attributes3m
05 Data Types Exercise2m
06 Data Types and Visual Mappings Exercises4m
07 Data Dimensions3m
08 Effective Visual Encoding3m
09 Effective Visual Encoding Exercise2m
10 Design Criteria for Visual Encoding2m
11 The Eye is not a Camera4m
12 Preattentive Processing4m
13 Estimating Magnitude3m
14 Evaluating Visualizations3m
2

2

완료하는 데 1시간 필요

Privacy and Ethics

완료하는 데 1시간 필요
14개 동영상 (총 85분)
14개의 동영상
Barrow Study Problems4m
Reifying Ethics: Codes of Conduct6m
ASA Code of Conduct: Responsibilities to Stakeholders4m
Other Codes of Conduct6m
Examples of Codified Rules: HIPAA3m
Privacy Guarantees: First Attempts6m
Examples of Privacy Leaks6m
Formalizing the Privacy Problem7m
Differential Privacy Defined9m
Global Sensitivity5m
Laplacian Noise4m
Adding Laplacian Noise and Proving Differential Privacy5m
Weaknesses of Differential Privacy7m
3

3

완료하는 데 4시간 필요

Reproducibility and Cloud Computing

완료하는 데 4시간 필요
17개 동영상 (총 71분)
17개의 동영상
Reproducibility Gold Standard5m
Anecdote: The Ocean Appliance4m
Code + Data + Environment3m
Cloud Computing Introduction2m
Cloud Computing History5m
Code + Data + Environment + Platform3m
Cloud Computing for Reproducible Research3m
Advantages of Virtualization for Reproducibility5m
Complex Virtualization Scenarios3m
Shared Laboratories3m
Economies of Scale4m
Provisioning for Peak Load2m
Elasticity and Price Reductions5m
Server Costs vs. Power Costs2m
Reproducibility for Big Data5m
Counter-Arguments and Summary4m
1개 연습문제
AWS Credit Opt-in Consent Form2m

Data Science at Scale 특화 과정 정보

Learn scalable data management, evaluate big data technologies, and design effective visualizations. This Specialization covers intermediate topics in data science. You will gain hands-on experience with scalable SQL and NoSQL data management solutions, data mining algorithms, and practical statistical and machine learning concepts. You will also learn to visualize data and communicate results, and you’ll explore legal and ethical issues that arise in working with big data. In the final Capstone Project, developed in partnership with the digital internship platform Coursolve, you’ll apply your new skills to a real-world data science project....
Data Science at Scale

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.

  • 강좌를 등록하면 전문 분야의 모든 강좌에 접근할 수 있고 강좌를 완료하면 수료증을 취득할 수 있습니다. 전자 수료증이 성취도 페이지에 추가되며 해당 페이지에서 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다. 강좌 내용만 읽고 살펴보려면 해당 강좌를 무료로 청강할 수 있습니다.

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  • 예, Coursera에서는 수업료를 낼 수 없는 학습자를 위해 재정 지원을 제공합니다. 왼쪽에 있는 등록 버튼 아래 재정 지원 링크를 클릭하면 지원할 수 있습니다. 신청서를 작성하라는 메시지가 표시되며 승인되면 알림을 받습니다. 성취 프로젝트를 포함하여 전문 분야의 각 강좌에서 이 단계를 완료해야 합니다. 자세히 알아보기.

  • 이 강좌는 대학 학점을 제공하지 않지만, 일부 대학에서 선택적으로 강좌 수료증을 학점으로 인정할 수도 있습니다. 자세한 내용은 해당 기관에 문의하세요. Coursera의 온라인 학위Mastertrack™ 수료증은 대학 학점을 취득할 기회를 제공합니다.

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