After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Descrierea cursului
Ce este știința datelor, de ce este atât de populară și de ce Harvard Business Review a numit-o „cel mai sexy job al secolului XXI"? În acest curs non-tehnic, vei fi introdus în tot ceea ce ai vrut vreodată să știi despre acest domeniu în plină expansiune, fără să fie nevoie să scrii nicio linie de cod. Prin exerciții practice, vei afla despre diferitele roluri ale unui om de știință al datelor, despre subiecte fundamentale precum testarea A/B, analiza seriilor de timp și învățarea automată, și despre modul în care specialiștii în date extrag cunoștințe și perspective din date reale. Așadar, nu te lăsa intimidat de jargon. Începe să înveți, dobândește competențe într-un domeniu extrem de căutat și descoperă de ce știința datelor este pentru toată lumea!Videourile conțin transcrieri live, pe care le poți accesa apăsând „Afișează transcrierea" în colțul din stânga jos al fiecărui video.Glosarul cursului se află în dreapta, în secțiunea de resurse.Pentru a obține credite CPE, trebuie să finalizezi cursul și să obții un scor de 70% la evaluarea calificată. Poți accesa evaluarea apăsând pe notificarea de credite CPE din dreapta.
Cerințe prealabile
Nu există cerințe prealabile pentru acest curs
Curriculum
Structura cursului
1
Introducere în știința datelor
Vom începe cursul prin a defini ce este știința datelor. Vom parcurge fluxul de lucru specific acestui domeniu și modul în care știința datelor se aplică problemelor reale. La final, vom afla despre diferitele roluri existente în cadrul acestui domeniu.
- Ce este știința datelor?50 XP
- Date științifice peste tot!50 XP
- Importanța științei datelor50 XP
- Aplicații ale științei datelor50 XP
- Doza zilnică de știința datelor50 XP
- Știința asistenților inteligenți50 XP
- Roluri și instrumente în știința datelor50 XP
- Alegerea candidatului potrivit50 XP
- Rolul unui om de știință al datelor50 XP
2
Colectarea și stocarea datelor
Acum că înțelegem fluxul de lucru din știința datelor, vom aprofunda primul pas: colectarea și stocarea datelor. Vom afla despre diferitele surse de date disponibile, cum arată aceste date, cum se stochează după colectare și cum o conductă de date poate automatiza acest proces.
3
Pregătire, explorare și vizualizare
Pregătirea datelor este esențială: oamenii de știință al datelor petrec 80% din timp curățând și prelucrând date și doar 20% analizându-le efectiv. Acest capitol îți va arăta cum să identifici problemele din datele tale și cum să gestionezi valorile lipsă și valorile extreme. Vei învăța apoi despre vizualizare, un instrument indispensabil atât pentru explorarea datelor, cât și pentru comunicarea rezultatelor.
4
Experimentare și predicție
În acest capitol final, vom discuta despre experimentare și predicție! Vom începe cu experimentele și vom acoperi testarea A/B, apoi vom trece la prognoza seriilor de timp, unde vom afla cum se anticipează evenimentele viitoare. Vom încheia cu învățarea automată, explorând învățarea supervizată și clusterizarea.
Înțelegerea științei datelor
Curs
finalizat
