이 강좌에 대하여

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초급 단계
완료하는 데 약 7시간 필요
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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영어

제공자:

Placeholder

EIT 디지털

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밀라노 국립건축대학

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

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완료하는 데 1시간 필요

Introduction to Data-driven Business

완료하는 데 1시간 필요
3개 동영상 (총 13분), 2 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
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

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완료하는 데 2시간 필요

Terminology and Foundational Concepts

완료하는 데 2시간 필요
3개 동영상 (총 16분), 3 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
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

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완료하는 데 3시간 필요

Data Science Methods for Business

완료하는 데 3시간 필요
5개 동영상 (총 25분), 5 개의 읽기 자료, 5 개의 테스트
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
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완료하는 데 1시간 필요

Challenges and Conclusions

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

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