이 전문 분야 정보

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Learn scalable data management, evaluate big data technologies, and design effective visualizations. This Specialization covers intermediate topics in data science. You will gain hands-on experience with scalable SQL and NoSQL data management solutions, data mining algorithms, and practical statistical and machine learning concepts. You will also learn to visualize data and communicate results, and you’ll explore legal and ethical issues that arise in working with big data. In the final Capstone Project, developed in partnership with the digital internship platform Coursolve, you’ll apply your new skills to a real-world data science project.
학습자 경력 결과
67%
이 특화 과정을(를) 수료한 후 새로운 경력을 시작함
33%
급여 인상 또는 승진하기
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인 강좌
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유동적 일정
유연한 마감을 설정하고 유지 관리합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 5개월 필요
매주 3시간 권장
영어
자막: 영어, 한국어
학습자 경력 결과
67%
이 특화 과정을(를) 수료한 후 새로운 경력을 시작함
33%
급여 인상 또는 승진하기
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인 강좌
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유동적 일정
유연한 마감을 설정하고 유지 관리합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 5개월 필요
매주 3시간 권장
영어
자막: 영어, 한국어

이 전문 분야에는 4개의 강좌가 있습니다.

강좌1

강좌 1

Data Manipulation at Scale: Systems and Algorithms

4.3
별점
729개의 평가
158개의 리뷰
강좌2

강좌 2

Practical Predictive Analytics: Models and Methods

4.1
별점
294개의 평가
56개의 리뷰
강좌3

강좌 3

Communicating Data Science Results

3.6
별점
131개의 평가
36개의 리뷰
강좌4

강좌 4

Data Science at Scale - Capstone Project

4.1
별점
21개의 평가
5개의 리뷰

제공자:

워싱턴 대학교 로고

워싱턴 대학교

자주 묻는 질문

  • 구독하는 경우, 취소해도 요금이 청구되지 않는 7일간의 무료 평가판을 이용할 수 있습니다. 해당 기간이 지난 후에는 환불이 되지 않지만, 언제든 구독을 취소할 수 있습니다. 전체 환불 정책 보기.

  • 네! 시작하려면 관심 있는 강좌 카드를 클릭하여 등록합니다. 강좌를 등록하고 완료하면 공유할 수 있는 인증서를 얻거나 강좌를 청강하여 강좌 자료를 무료로 볼 수 있습니다. 전문 분야 과정에 있는 강좌에 등록하면, 전체 전문 분야에 등록하게 됩니다. 학습자 대시보드에서 진행 사항을 추적할 수 있습니다.

  • 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 등록하면 전문 분야의 모든 강좌에 접근할 수 있으며 강좌를 완료하면 인증서가 발급됩니다. 강좌 내용을 읽고 보기만 원한다면 강좌를 무료로 청강할 수 있습니다. 수업료를 지급하기 어려운 경우, 재정 지원을 신청할 수 있습니다.

  • 이 강좌는 100% 온라인으로 진행되므로 강의실에 직접 참석할 필요가 없습니다. 웹 또는 모바일 장치를 통해 언제 어디서든 강의, 읽기 자료, 과제에 접근할 수 있습니다.

  • 이 전문 분야는 대학 학점을 제공하지 않지만, 일부 대학에서 선택적으로 전문 분야 인증서를 학점으로 인정할 수도 있습니다. 자세한 내용은 해당 기관에 문의하세요.

  • Time to completion can vary based on your schedule, but most learners are able to complete the Specialization in 5 months.

  • Each course in the Specialization is offered on a regular schedule, with sessions starting about once per month. If you don't complete a course on the first try, you can easily transfer to the next session, and your completed work and grades will carry over.

  • We recommend taking the courses in the order presented, as each subsequent course will build on material from previous courses.

  • Coursera courses and certificates don't carry university credit, though some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.

  • You will have experience working independently on data science challenges, analyzing real data sources on and off the web, potentially at terabyte-scale. You will be poised to pursue deeper technical study in software systems, scalable algorithms, statistics, machine learning, and visualization.

  • Learners will need intermediate programming experience (roughly equivalent to two college courses) and some familiarity with databases. Programming assignments throughout the Specialization will use a combination of Python, SQL, Scala, R, and Javascript; familiarity with one or more of these languages will be helpful.

궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.