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영어

귀하가 습득할 기술

Data ScienceInformation EngineeringArtificial Intelligence (AI)Machine LearningPython Programming
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IBM

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

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완료하는 데 5시간 필요

Data Analysis

완료하는 데 5시간 필요
6개 동영상 (총 26분), 11 개의 읽기 자료, 6 개의 테스트
6개의 동영상
Introduction to Data Visualizations3m
Data Visualizations7m
Introduction to Missing Values4m
Missing Values4m
Case Study Introduction2m
11개의 읽기 자료
Why is Exploratory Data Analysis Necessary?3m
Data Visualization: Through the Eyes of Our Working Example3m
Getting Started / Unit Materials2m
Data Visualization in Python3m
Missing Data: Introduction2m
Strategies for Missing Data3m
Categories of Missing Data2m
Simple Imputation2m
Bayesian Imputation10m
Case Study: Getting started2m
Summary/Review5m
4개 연습문제
Check for Understanding: EDA30m
Check for Understanding: Data Visualization30m
Check for Understanding: Missing Data30m
Data Analysis Module Quiz5m
2

2

완료하는 데 5시간 필요

Data Investigation

완료하는 데 5시간 필요
3개 동영상 (총 16분), 14 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
3개의 동영상
Hypothesis Testing10m
Case Study Introduction2m
14개의 읽기 자료
TUTORIAL: IBM Watson Studio dashboard10m
Hypothesis Testing: Through the eyes of our Working Example10m
Overview2m
Statistical Inference2m
Business Scenarios and Probability3m
Variants on t-tests2m
One-way Analysis of Variance (ANOVA)4m
p-value Limitations10m
Multiple Testing4m
Explain Methods for Dealing with Multiple Testing3m
Getting Started3m
Import the Data4m
Data Processing (Includes Assessment)2시간
Summary/Review4m
3개 연습문제
Check for Understanding: Hypothesis Testing30m
Check for Understanding: Hypothesis Testing Limitations30m
Data Investigation Module Quiz5m

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