By now you have definitely heard about data science and big data. In this one-week class, we will provide a crash course in what these terms mean and how they play a role in successful organizations. This class is for anyone who wants to learn what all the data science action is about, including those who will eventually need to manage data scientists. The goal is to get you up to speed as quickly as possible on data science without all the fluff. We've designed this course to be as convenient as possible without sacrificing any of the essentials.
제공자:
About this Course
최근 조회 122,916회
학습자 경력 결과
26%
이 강좌를 수료한 후 새로운 경력 시작하기
27%
이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점 얻기
10%
급여 인상 또는 승진하기
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 전문 분야의 5개 강좌 중 1번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
완료하는 데 약 5시간 필요
권장: 1 week of study, 4-6 hours
영어
자막: 중국어 (번체자), 아랍어, 러시아어, 터키어, 영어, 힌디어
배울 내용
Describe Data Science’s role in various contexts
Understand how Statistics and Machine Learning affect Data Science
Use the key terms used by data scientist
Predict whether a Data Science project will be successful
귀하가 습득할 기술
Data ScienceData AnalysisMachine LearningProject
학습자 경력 결과
26%
이 강좌를 수료한 후 새로운 경력 시작하기
27%
이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점 얻기
10%
급여 인상 또는 승진하기
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 전문 분야의 5개 강좌 중 1번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
완료하는 데 약 5시간 필요
권장: 1 week of study, 4-6 hours
영어
자막: 중국어 (번체자), 아랍어, 러시아어, 터키어, 영어, 힌디어
제공자:
존스홉킨스대학교
The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world.
강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 4시간 필요
A Crash Course in Data Science
This one-module course constitutes the first "week" of the Executive Data Science Specialization. This is an intensive introduction to what you need to know about data science itself. You'll learn important terminology and how successful organizations use data science.
완료하는 데 4시간 필요
11개 동영상 (총 78분), 8 readings, 9 quizzes
11개의 동영상
What is Data Science?5m
Statistics by example activities11m
Machine learning, the basics13m
Machine learning further reading3m
What is Software Engineering for Data Science?6m
The Structure of a Data Science Project6m
The outputs of a data science experiment6m
The four secrets of a successful data science experiment14m
Data Scientist Toolbox5m
Separating Hype from Value3m
8개의 읽기 자료
Specialization Textbook10m
Grading10m
Pre-Course Survey10m
Statistics by example activities10m
Machine learning10m
The outputs of a data science experiment10m
The four secrets of a successful data science experiment10m
Post-Course Survey10m
9개 연습문제
What is data science?2m
What is statistics good for?10m
Machine learning8m
Quiz: Software Engineering6m
Structure of a Data Science Project8m
The outputs of a data science experiment10m
Defining Success in Data Science8m
Data scientist toolbox8m
Separating hype from value8m
4.5
1,047개의 리뷰A Crash Course in Data Science의 최상위 리뷰
하이라이트
Basic course
(76)Well taught
(48)This is a great starter course for data science. My learning assessment is usually how well I can teach it to someone else. I know I have a better understanding now, than I did when I started.
It is a very good course even if you are familiar with some aspects of data science work. If I have to make a suggestion, I would remark the importance of design skills during a data product,
Executive Data Science 전문 분야 정보
Assemble the right team, ask the right questions, and avoid the mistakes that derail data science projects.
In four intensive courses, you will learn what you need to know to begin assembling and leading a data science enterprise, even if you have never worked in data science before. You’ll get a crash course in data science so that you’ll be conversant in the field and understand your role as a leader. You’ll also learn how to recruit, assemble, evaluate, and develop a team with complementary skill sets and roles. You’ll learn the structure of the data science pipeline, the goals of each stage, and how to keep your team on target throughout. Finally, you’ll learn some down-to-earth practical skills that will help you overcome the common challenges that frequently derail data science projects.
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