enthaltenDer Kurs Code Free Data Science richtet sich an Lernende, die ihre Kenntnisse im Bereich Data Science erwerben oder erweitern möchten. Die Teilnehmer erhalten eine Grundausbildung in effektiven prädiktiven Analyseansätzen, die die wachsende Disziplin der Datenwissenschaft begleiten, ohne dass sie programmieren müssen. Es werden Methoden des maschinellen Lernens unter Verwendung der KNIME Analytics Platform vorgestellt, um Muster und Beziehungen in Daten zu entdecken. Die Vorhersage zukünftiger Trends und Verhaltensweisen ermöglicht proaktive, datengesteuerte Entscheidungen. Während des Kurses werden die Teilnehmer neue Fähigkeiten erwerben, um Vorhersagealgorithmen auf reale Daten anzuwenden, die Ergebnisse auszuwerten, zu validieren und zu interpretieren, ohne dass dafür irgendwelche Programmierkenntnisse erforderlich sind. Die Teilnehmer erwerben die notwendigen Fähigkeiten, um Vorhersagemodelle zu entwerfen, zu erstellen, zu verifizieren und zu testen.
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Was Sie lernen werden
Wie Sie Data Science-Workflows ohne jegliche Programmierung entwerfen
Grundlegende Data Science-Kenntnisse zum Entwerfen, Erstellen, Testen und Bewerten von Vorhersagemodellen
Datenmanipulation, Aufbereitung und Klassifizierungs- und Clustering-Methoden
Möglichkeiten, Data Science-Algorithmen auf reale Daten anzuwenden und die Ergebnisse zu bewerten und zu interpretieren
Wichtige Details
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12 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Willkommen zum ersten Modul des Kurses Code Free Data Science. In diesem ersten Modul erhalten Sie einen Einblick in den Big Data Hype, seine Technologien, Chancen und Herausforderungen. Wir werden einen tieferen Einblick in die Big Data-Analytik und die Methodik im Zusammenhang mit Data Science-Ansätzen gewinnen.
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7 Videos4 Lektüren2 Aufgaben3 Diskussionsthemen
In diesem Modul wird die KNIME-Analyseplattform vorgestellt. Die Lernenden werden angeleitet, KNIME herunterzuladen, zu installieren und einzurichten. Wir werden uns mit dem KNIME Workflow-Editor und seinen Komponenten vertraut machen. In diesem Modul werden wir den allerersten grundlegenden Workflow erstellen und die Arten von Analysen erkunden, die KNIME den Benutzern ermöglicht.
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10 Videos11 Lektüren5 Aufgaben
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14 Videos2 Aufgaben
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8 Videos3 Lektüren3 Aufgaben
Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Maschinelles Lernen interessieren
University of Michigan
Università di Napoli Federico II
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 12. März 2022
Knime is the good way to better understand in Data Science
Geprüft am 25. Dez. 2021
The best way to learn KNIME basics. Thank You Coursera !
Geprüft am 27. Feb. 2022
something was missing like a clarified explanation of the methods and resources for the quiz is totally incompetence
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Häufig gestellte Fragen
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