About this Course

최근 조회 6,247

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

초급 단계

완료하는 데 약 8시간 필요

권장: 4 weeks of study, 1.5 hours/week...

영어

자막: 영어

배울 내용

  • What is data science

  • How data science, machine learning, and data-driven innovation can benefit business outcomes

  • Foundational concepts and intuitions about machine learning techniques

귀하가 습득할 기술

Data ScienceBusiness AnalyticsDecision-MakingData AnalysisBig Data

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제공자:

EIT 디지털  로고

EIT 디지털

밀라노 국립건축대학 로고

밀라노 국립건축대학

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

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완료하는 데 1시간 필요

Introduction to Data-driven Business

완료하는 데 1시간 필요
3개 동영상 (총 13분), 2 readings, 2 quizzes
3개의 동영상
Data-driven Decision Making for Data-centric Organizations2m
What's Big Data? How Does It Relate to Data Science?6m
2개의 읽기 자료
Data-driven Decision Making for Data-centric Organizations15m
What's Big Data? How Does It Relate to Data Science?15m
2개 연습문제
Data-driven Decision Making for Data-centric Organizations3m
Big Data and Data Science10m
2

2

완료하는 데 2시간 필요

Terminology and Foundational Concepts

완료하는 데 2시간 필요
3개 동영상 (총 16분), 3 readings, 3 quizzes
3개의 동영상
Machine Learning9m
Solving Problems: Programming vs. Machine Learning3m
3개의 읽기 자료
Success Story: Data Science at Netflix30m
Machine Learning slides20m
Solving Problems: Programming vs. Machine Learning10m
3개 연습문제
Success Story: Data Science at Netflix5m
Machine Learning20m
Solving Problems: Programming vs. Machine Learning30m
3

3

완료하는 데 3시간 필요

Data Science Methods for Business

완료하는 데 3시간 필요
5개 동영상 (총 25분), 5 readings, 5 quizzes
5개의 동영상
Classification of User-generated Content to Recommend Restaurants2m
Product Recommendation Using Decision Trees and Random Forests2m
Hiring Employees Using Logistic Regression8m
K-means Clustering6m
5개의 읽기 자료
Linear Regression for Product Price Prediction10m
Classification User-generated Content to Recommend Restaurants10m
Product Recommendation Using Decision Trees and Random Forests10m
Hiring Employees Using Logistic Regression10m
Using k-means for Clustering10m
5개 연습문제
Linear Regression30m
Naive Bayes30m
Decision Trees and Random Forests30m
Logistic Regression30m
K-means Clustering6m
4

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완료하는 데 1시간 필요

Challenges and Conclusions

완료하는 데 1시간 필요
2개 동영상 (총 12분), 1 reading, 1 quiz
2개의 동영상
Conclusions1m
1개의 읽기 자료
Data Science Challenges20m
1개 연습문제
Data Science Challenges30m

검토

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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.

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