About this Course
최근 조회 4,911

다음 전문 분야의 4개 강좌 중 1번째 강좌:

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 21시간 필요

권장: Approximately 2-5 hours per week. ...

영어

자막: 영어
User
Course을(를) 수강하는 학습자
  • Economists
  • Data Scientists
  • Machine Learning Engineers
  • Data Analysts
  • Designers
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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
완료하는 데 2시간 필요

Getting Started

3개 동영상 (총 26분), 8 readings, 1 quiz
3개의 동영상
Introduction to Data Exploration7m
Data Challenges12m
8개의 읽기 자료
About the Course10m
Best Practices for Online Learning10m
What will I be able to do when I complete this course?10m
Technology Tools10m
Learning Journey Syllabus10m
Lesson Introduction: What is Visualization?5m
Lesson Introduction: Data Exploration5m
Data Challenges5m
1개 연습문제
Knowledge Check: Data Visualization and Exploration30m
2
완료하는 데 4시간 필요

Introduction to Data Exploration Components

7개 동영상 (총 106분), 8 readings, 2 quizzes
7개의 동영상
Vector Data12m
Basis of a Vector Space11m
Vector Features8m
Vector Distance Measures26m
Vector Norms8m
Strings and Sequences24m
8개의 읽기 자료
Lesson Introduction: Common Data Representations3m
Introduction to Data Models and Data Organization5m
Vector Data10m
Basis of Vector Data10m
Vector Features10m
Vector Distance Measures10m
Vector Norms10m
Strings and Spaces10m
2개 연습문제
Knowledge Check: Vector Data8m
Knowledge Check: Common Data Representations30m
3
완료하는 데 7시간 필요

Exploratory Querying and Visual Variables Used in Data Exploration and Visualization

4개 동영상 (총 83분), 5 readings, 2 quizzes
4개의 동영상
Visual Variables18m
Color Schemes and Design13m
Jupyter Notebooks Demonstration: Cereal Data9m
5개의 읽기 자료
Exploratory Querying10m
Lesson Introduction: Visual Variables10m
Lesson Introduction: Color Schemes and Design10m
Next Steps: Jupyter Notebook Demonstrations10m
Jupyter Notebook Demonstration: Loading Data in Python10m
1개 연습문제
Knowledge Check: Visual Elements Used in Data Visualization30m
4
완료하는 데 3시간 필요

Statistical Graphics: Design Principles for the Most Widely Used Data Visualization Charts

5개 동영상 (총 45분), 5 readings, 4 quizzes
5개의 동영상
Introduction to Pie Charts5m
Bar and Line Charts10m
Design Considerations for Non-Data Components of Graphs9m
Creating Histograms14m
5개의 읽기 자료
Exploratory Data Analysis10m
Lesson Introduction: Design Principles for Pie and Donut Charts10m
Lesson Introduction: Design Principles for Bar Charts and Line Charts10m
Design Considerations for Non-Data Components of Graphs10m
Lesson Introduction: Design Principles for Histograms10m
4개 연습문제
Knowledge Check: Exploratory Data Analysis30m
Knowledge Check: Pie and Donut Charts4m
Knowledge Check: Bar and Line Charts30m
Knowledge Check: Histograms30m
3.4
6개의 리뷰Chevron Right

Introduction to Data Exploration and Visualization의 최상위 리뷰

대학: AFAug 15th 2018

The concepts were clearly explained in a practical manner. I am already able to upon it.

강사

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Ross Maciejewsk

Associate Professor at Arizona State University in the School of Computing, Informatics & Decision Systems Engineering and Director of the Center for Accelerating Operational Efficiency
School of Computing, Informatics & Decision Systems Engineering
Avatar

K. Selcuk Candan

Professor of Computer Science and Engineering
Director of ASU’s Center for Assured and Scalable Data Engineering (CASCADE)

석사 학위 취득 시작

이 강좌은(는) 애리조나주립대학교의 100% 온라인 Master of Computer Science 중 일부입니다. 전체 프로그램을 수료하면 귀하의 강좌가 학위 취득에 반영됩니다.

애리조나주립대학교 정보

Arizona State University has developed a new model for the American Research University, creating an institution that is committed to excellence, access and impact. ASU measures itself by those it includes, not by those it excludes. ASU pursues research that contributes to the public good, and ASU assumes major responsibility for the economic, social and cultural vitality of the communities that surround it....

데이터 시각화 전문 분야 정보

Visual representations generated by statistical models help us to make sense of large, complex datasets through interactive exploration, thereby enabling big data to realize its potential for informing decisions. This specialization covers techniques and algorithms for creating effective visualizations based on principles from graphic design, visual art, perceptual psychology, and cognitive science to enhance the understanding of complex data....
데이터 시각화

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.

  • 강좌를 등록하면 전문 분야의 모든 강좌에 접근할 수 있고 강좌를 완료하면 수료증을 취득할 수 있습니다. 전자 수료증이 성취도 페이지에 추가되며 해당 페이지에서 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다. 강좌 내용만 읽고 살펴보려면 해당 강좌를 무료로 청강할 수 있습니다.

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