이 강좌에 대하여

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학습자 경력 결과

33%

가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함

39%

가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음

18%

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 6개 강좌 중 1번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
완료하는 데 약 14시간 필요
영어
자막: 영어, 한국어, 중국어 (간체자)

귀하가 습득할 기술

Data Visualization SoftwareTableau SoftwareData VirtualizationData Visualization (DataViz)

학습자 경력 결과

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영어
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제공자:

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일리노이대학교 어버너-섐페인캠퍼스

석사 학위 취득 시작

This 강좌 is part of the 100% online Master in Computer Science from 일리노이대학교 어버너-섐페인캠퍼스. If you are admitted to the full program, your courses count towards your degree learning.

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up96%(6,268개의 평가)Info
1

1

완료하는 데 1시간 필요

Course Orientation

완료하는 데 1시간 필요
6 개의 읽기 자료
6개의 읽기 자료
Welcome to Data Visualization!10m
Syllabus10m
About the Discussion Forums10m
Updating Your Profile10m
Social Media10m
Resources10m
1개 연습문제
Orientation Quiz10m
완료하는 데 4시간 필요

Week 1: The Computer and the Human

완료하는 데 4시간 필요
15개 동영상 (총 130분), 2 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
15개의 동영상
1.1.1. Some Books on Data Visualization3m
1.1.2. Overview of Visualization11m
1.2.1. 2-D Graphics10m
SVG-example1m
1.2.2. 2-D Drawing9m
1.2.3. 3-D Graphics9m
1.2.4. Photorealism9m
1.2.5. Non-Photorealism5m
1.3.1. The Human10m
1.3.2. Memory12m
1.3.3. Reasoning7m
1.3.4. The Human Retina9m
1.3.5. Perceiving Two Dimensions8m
1.3.6. Perceiving Perspective8m
2개의 읽기 자료
Week 1 Overview10m
How the Programming Assignments Work10m
1개 연습문제
Week 1 Quiz20m
2

2

완료하는 데 4시간 필요

Week 2: Visualization of Numerical Data

완료하는 데 4시간 필요
11개 동영상 (총 85분), 3 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
11개의 동영상
2.1.1. Data7m
2.1.2. Mapping9m
2.1.3. Charts9m
2.2.1. Glyphs (Part 1)4m
2.2.1. Glyphs (Part 2)6m
2.2.2. Parallel Coordinates8m
2.2.3. Stacked Graphs (Part 1)5m
2.2.3. Stacked Graphs (Part 2)6m
2.3.1. Tufte's Design Rules12m
2.3.2. Using Color11m
3개의 읽기 자료
Week 2 Overview10m
Programming Assignment 1: Visualize Data Using a Chart10m
Programming Assignment 1 Rubric10m
3

3

완료하는 데 4시간 필요

Week 3: Visualization of Non-Numerical Data

완료하는 데 4시간 필요
8개 동영상 (총 72분), 3 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
8개의 동영상
3.1.1. Graphs and Networks8m
3.1.2. Embedding Planar Graphs11m
3.1.3. Graph Visualization13m
3.1.4. Tree Maps9m
3.2.1. Principal Component Analysis8m
3.2.2. Multidimensional Scaling6m
3.3.1. Packing12m
3개의 읽기 자료
Week 3 Overview10m
Programming Assignment 2: Visualize Network Data10m
Programming Assignment 2 Rubric10m
4

4

완료하는 데 2시간 필요

Week 4: The Visualization Dashboard

완료하는 데 2시간 필요
9개 동영상 (총 73분), 1 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
9개의 동영상
4.1.1. Visualization Systems3m
4.1.2. The Information Visualization Mantra: Part 19m
4.1.2. The Information Visualization Mantra: Part 29m
4.1.2. The Information Visualization Mantra: Part 35m
4.1.3. Database Visualization Part: 112m
4.1.3. Database Visualization Part: 28m
4.1.3. Database Visualization Part: 39m
4.2.1. Visualization System Design14m
1개의 읽기 자료
Week 4 Overview10m
1개 연습문제
Week 4 Quiz16m

검토

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데이터 마이닝 특화 과정 정보

The Data Mining Specialization teaches data mining techniques for both structured data which conform to a clearly defined schema, and unstructured data which exist in the form of natural language text. Specific course topics include pattern discovery, clustering, text retrieval, text mining and analytics, and data visualization. The Capstone project task is to solve real-world data mining challenges using a restaurant review data set from Yelp. Courses 2 - 5 of this Specialization form the lecture component of courses in the online Master of Computer Science Degree in Data Science. You can apply to the degree program either before or after you begin the Specialization....
데이터 마이닝

자주 묻는 질문

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
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