Organisationen auf der ganzen Welt nutzen Daten, um Verhaltensweisen vorherzusagen und wertvolle Einblicke in die reale Welt zu gewinnen, um Entscheidungen zu treffen. Die Verwaltung und Analyse von Big Data ist zu einem wesentlichen Bestandteil des modernen Finanzwesens, des Einzelhandels, des Marketings, der Sozialwissenschaften, der Entwicklung und Forschung, der Medizin und der Regierung geworden. Dieser MOOC, der von einem akademischen Team der Goldsmiths, University of London, konzipiert wurde, führt Sie schnell in die Kernkonzepte der Datenwissenschaft ein, um Sie auf Kurse für Fortgeschrittene und Profis vorzubereiten. Er konzentriert sich auf die grundlegenden mathematischen, statistischen und programmiertechnischen Fähigkeiten, die für typische Datenanalyseaufgaben notwendig sind.
Grundlagen der Datenverarbeitung: K-Means-Algorithmen in Python
Dozenten: Dr Matthew Yee-King
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(706 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Definieren und erklären Sie die Schlüsselkonzepte des Daten-Clustering
Demonstrieren Sie das Verständnis der wichtigsten Konstrukte und Funktionen der Sprache Python.
Implementieren Sie in Python die wichtigsten Schritte des K-means-Algorithmus.
Entwerfen und führen Sie einen kompletten Daten-Clustering-Workflow durch und interpretieren Sie die Ergebnisse.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Computerprogrammierung
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Statistisches Programmieren
- Kategorie: Algorithmen
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
- Kategorie: Allgemeine Statistik
- Kategorie: Datenvisualisierung
Wichtige Details
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39 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
Diese Woche stellen wir Ihnen den Kurs und das Team vor, das Sie in den nächsten 5 Wochen durch den Kurs führen wird. Ziel dieser Woche ist es, Sie behutsam an Data Science heranzuführen, indem wir Ihnen einige Beispiele aus der Praxis zeigen, bei denen Data Science zum Einsatz kommt, und indem wir einige der wichtigsten Konzepte erläutern.
Das ist alles enthalten
9 Videos4 Aufgaben3 Diskussionsthemen
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11 Videos4 Lektüren10 Aufgaben1 peer review1 Unbewertetes Labor
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16 Videos10 Lektüren15 Aufgaben
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8 Videos6 Lektüren7 Aufgaben1 peer review
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9 Videos3 Lektüren3 Aufgaben3 peer reviews5 Diskussionsthemen
Dozenten
Empfohlen, wenn Sie sich für Maschinelles Lernen interessieren
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Bewertungen von Lernenden
706 Bewertungen
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Geprüft am 22. Apr. 2023
This course gave me a good glimpse into the world of data science. the teaching, exercises and project were a great way to learn.
Geprüft am 3. Juni 2019
This course is at right level for a beginner (python and analytics) while going into details around K means clustering
Geprüft am 28. Juni 2020
Very interesting course! The lecturers explain concepts thoroughly which makes the concepts easy to understand even for people without much knowledge in Data Science
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