University of Washington
Kommunikation von Data Science-Ergebnissen
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Kommunikation von Data Science-Ergebnissen

Bill Howe

Dozent: Bill Howe

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Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
3.4

(142 Bewertungen)

Es dauert 7 Stunden
3 Wochen bei 2 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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1 Aufgabe

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Datenwissenschaft in großem Maßstab
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 3 Module

Statistische Schlussfolgerungen aus großen, heterogenen und verrauschten Datensätzen sind nutzlos, wenn Sie sie Ihren Kollegen, Ihren Kunden, Ihrem Management und anderen Interessengruppen nicht vermitteln können. Lernen Sie die grundlegenden Konzepte der Informationsvisualisierung kennen, ein zunehmend wichtiges Forschungsgebiet und eine immer wichtigere Fähigkeit für Datenwissenschaftler. Dieses Modul wird von Cecilia Aragon, Dozentin in der Abteilung Human Centered Design and Engineering, unterrichtet.

Das ist alles enthalten

14 Videos1 peer review

Big Data ist inzwischen eng mit Fragen des Datenschutzes und der Ethik verknüpft: Während die Grenzen dessen, was wir mit Daten tun *können*, immer weiter verschwinden, wird die Frage, was wir mit Daten tun *sollten*, immer wichtiger. Anhand von Fallstudien lernen Sie die Grundprinzipien von Verhaltenskodizes für die Datenwissenschaft und die statistische Analyse kennen. Sie werden die Grenzen der aktuellen Theorie zum Schutz der Privatsphäre kennenlernen und gleichzeitig nützliche statistische Analysen ermöglichen.

Das ist alles enthalten

14 Videos

Die Wissenschaft steht aufgrund der unzuverlässigen Reproduzierbarkeit vor einer Glaubwürdigkeitskrise, und da die Forschung zunehmend computergestützt erfolgt, scheint sich das Problem paradoxerweise noch zu verschärfen. Aber Reproduzierbarkeit ist nicht nur etwas für Akademiker: Datenwissenschaftler, die ihre Methoden nicht teilen, erklären und verteidigen können, damit andere darauf aufbauen können, sind gefährlich. In diesem Modul erfahren Sie, wie wichtig reproduzierbare Forschung ist und wie Cloud Computing neue Mechanismen für die gemeinsame Nutzung von Code, Daten, Umgebungen und sogar Kosten bietet, die für die praktische Reproduzierbarkeit entscheidend sind.

Das ist alles enthalten

17 Videos1 Aufgabe1 Programmieraufgabe

Dozent

Bill Howe
University of Washington
4 Kurse89.227 Lernende

von

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

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Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

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Geprüft am 6. Aug. 2019

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Geprüft am 11. Nov. 2016

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Geprüft am 17. Juni 2017

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Häufig gestellte Fragen