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최근 조회 2,694

다음의 2/4개 강좌

학위 취득의 첫걸음을 내디뎌 보세요.

Master of Computer Science 학위에서 강의, 강좌 읽기 자료, 자가 맞춤 과제를 살펴보세요.

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탄력적인 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 25시간 필요

권장: 2-5 hours per week...

영어

자막: 영어

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
완료하는 데 2시간 필요

Getting Started

...
1 video (Total 14 min), 6 readings, 1 quiz
1개의 동영상
6개의 읽기 자료
About the Course10m
Best Practices for Online Learning10m
Technology Tools10m
Learning Journey Syllabus10m
Introduction to Multivariate Analysis10m
Multivariate Analysis10m
1개 연습문제
Knowledge Check: Introduction to Multivariate Analysis30m
2
완료하는 데 4시간 필요

Multivariate Analysis

...
6 videos (Total 79 min), 6 readings, 4 quizzes
6개의 동영상
Mosaic Plots8m
Pixel Based Displays6m
Parallel Coordinate Plots20m
Text Visualization7m
Jupyter Notebook Demonstration: Multivariate Analysis17m
6개의 읽기 자료
Introduction to Scatterplots10m
Introduction to Mosaic Plots and Pixel Based Displays10m
Introduction to Pixel Based Displays10m
Introduction to Parallel Coordinate Plots10m
Introduction to Text Visualization10m
Jupyter Notebook Demonstration: Advanced Graphics in Python10m
4개 연습문제
Knowledge Check: Introduction to Scatterplots30m
Knowledge Check: Mosaic Plots and Pixel Based Displays30m
Knowledge Check: Parallel Coordinate Plots30m
Knowledge Check: Text Visualization30m
3
완료하는 데 2시간 필요

Supervised Learning

...
4 videos (Total 55 min), 4 readings, 1 quiz
4개의 동영상
Supervised Learning: Nearest Neighbor16m
Supervised Learning: Regression8m
Supervised Learning: Evaluation11m
4개의 읽기 자료
Data Visualization and Machine Learning Connection10m
Introduction to Nearest Neighbor Classifier10m
Supervised Learning: Regression10m
Supervised Learning: Evaluation10m
1개 연습문제
Knowledge Check: Supervised Learning30m
4
완료하는 데 6시간 필요

Unsupervised Learning

...
3 videos (Total 50 min), 3 readings, 2 quizzes
3개의 동영상
Unsupervised Learning: Evaluation18m
Jupyter Notebook Demonstration: Machine Learning11m
3개의 읽기 자료
Introduction to Unsupervised Learning10m
Unsupervised Learning: Evaluation10m
Jupyter Notebook Demonstration: Machine Learning in Python10m
1개 연습문제
Knowledge Check: Unsupervised Learning30m
5
완료하는 데 4시간 필요

Part 1: Geographical Analysis

...
8 videos (Total 73 min), 9 readings, 3 quizzes
8개의 동영상
Thematic Maps7m
Coordinate System6m
Map Projections8m
Map Elements and Typography5m
Introduction to Choropleth Maps and Color Schemes8m
Data Classifications21m
Spatial Statistics12m
9개의 읽기 자료
Unit Introduction10m
Introduction to Geographic Analysis and Visualization10m
Thematic Maps10m
Coordinate System10m
Map Projections10m
Map Elements and Typography10m
Choropleth Maps10m
Data Classifications10m
Spatial Statistics10m
3개 연습문제
Knowledge Check: Introduction to Geographic Analysis30m
Knowledge Check: Choropleth Maps30m
Knowledge Check: Spatial Statistics30m
6
완료하는 데 7시간 필요

Part 2: Geographical Analysis

...
4 videos (Total 46 min), 4 readings, 4 quizzes
4개의 동영상
Spatial Scan Statistics8m
Geovisual Analytics Systems15m
Jupyter Notebook Demonstration: Geographic Data10m
4개의 읽기 자료
Spatial Autocorrelation10m
Spatial Scan Statistics10m
Geovisual Analytics Systems10m
Jupyter Notebook Demonstration: Geographic Visualization and Data Analysis in Python10m
3개 연습문제
Knowledge Check: Spatial Autocorrelation30m
Knowledge Check: Spatial Scan Statistics30m
Knowledge Check: Geovisual Analytics Systems30m

강사

Avatar

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

Huan Liu

Professor: Computer Science and Engineering
School of Computing, Informatics, and Decision Systems Engineering (CASCADE)

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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.

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