In the capstone, students will engage on a real world project requiring them to apply skills from the entire data science pipeline: preparing, organizing, and transforming data, constructing a model, and evaluating results. Through a collaboration with Coursolve, each Capstone project is associated with partner stakeholders who have a vested interest in your results and are eager to deploy them in practice. These projects will not be straightforward and the outcome is not prescribed -- you will need to tolerate ambiguity and negative results! But we believe the experience will be rewarding and will better prepare you for data science projects in practice.
제공자:
Data Science at Scale 특화 과정워싱턴 대학교이 강좌에 대하여
최근 조회 2,319회
학습자 경력 결과
67%
가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 4개 강좌 중 4번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
완료하는 데 약 6시간 필요
영어
자막: 영어
귀하가 습득할 기술
Python ProgrammingR ProgrammingData AnalysisData WranglingStatistics
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영어
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워싱턴 대학교
Founded in 1861, the University of Washington is one of the oldest state-supported institutions of higher education on the West Coast and is one of the preeminent research universities in the world.
강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 25분 필요
Project A: Blight Fight
In this project, you will build a model to predict when a building is likely to be condemned. The data is real, the problem is real, and the impact is real.
완료하는 데 25분 필요
2 개의 읽기 자료
2개의 읽기 자료
Get the Data10m
Understand the Domain10m
완료하는 데 1시간 필요
Week 2: Derive a list of buildings
You are given sets of incidents with location information; you need to use some assumptions to group these incidents by location to identify specific buildings.
완료하는 데 1시간 필요
1 개의 읽기 자료
1개의 읽기 자료
Milestone: Create a list of "buildings" from a list of geo-located incidents10m
완료하는 데 1시간 필요
Week 3: Construct a training dataset
Construct a training set by associating each of your buildings with a ground truth label derived from the permit data.
완료하는 데 1시간 필요
1 개의 읽기 자료
1개의 읽기 자료
Milestone: Derive labels for each building10m
완료하는 데 1시간 필요
Week 4: Train and evaluate a simple model
Use a trivial feature set to train and evaluate a simple model
완료하는 데 1시간 필요
1 개의 읽기 자료
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Milestone: Train a Simple Model10m
Data Science at Scale 특화 과정 정보
Learn scalable data management, evaluate big data technologies, and design effective visualizations.
자주 묻는 질문
강의 및 과제를 언제 이용할 수 있게 되나요?
강의 및 과제 이용 권한은 등록 유형에 따라 다릅니다. 청강 모드로 강좌를 수강하면 대부분의 강좌 자료를 무료로 볼 수 있습니다. 채점된 과제를 이용하고 수료증을 받으려면 청강 도중 또는 이후에 수료증 경험을 구매해야 합니다. 청강 옵션이 표시되지 않는 경우:
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Is financial aid available?
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.
강좌를 수료하면 대학 학점을 받을 수 있나요?
이 강좌는 대학 학점을 제공하지 않지만, 일부 대학에서 선택적으로 강좌 수료증을 학점으로 인정할 수도 있습니다. 자세한 내용은 해당 기관에 문의하세요. Coursera의 온라인 학위 및 Mastertrack™ 수료증은 대학 학점을 취득할 기회를 제공합니다.
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