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
71.702 bereits angemeldet
Bei 
enthalten
(684 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: K-Means Clustering
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Programmieren in Python
Wichtige Details
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
39 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
Fügen Sie diese Qualifikation zur Ihrem LinkedIn-Profil oder Ihrem Lebenslauf hinzu.
Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
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
Das ist alles enthalten
11 Videos4 Lektüren10 Aufgaben1 peer review1 Unbewertetes Labor
Das ist alles enthalten
16 Videos10 Lektüren15 Aufgaben
Das ist alles enthalten
8 Videos6 Lektüren7 Aufgaben1 peer review
Das ist alles enthalten
9 Videos3 Lektüren3 Aufgaben3 peer reviews5 Diskussionsthemen
Dozenten
Empfohlen, wenn Sie sich für Maschinelles Lernen interessieren
University of Washington
University of London
LearnQuest
University of Colorado Boulder
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Bewertungen von Lernenden
Zeigt 3 von 684
684 Bewertungen
- 5 stars
72,70 %
- 4 stars
20 %
- 3 stars
4,67 %
- 2 stars
1,16 %
- 1 star
1,45 %
Geprüft am 16. Mai 2020
Geprüft am 28. Juni 2020
Geprüft am 3. Juni 2019
Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus
Unbegrenzter Zugang zu über 7.000 erstklassigen Kursen, praktischen Projekten und Zertifikatsprogrammen, die Sie auf den Beruf vorbereiten – alles in Ihrem Abonnement enthalten
Bringen Sie Ihre Karriere mit einem Online-Abschluss voran.
Erwerben Sie einen Abschluss von erstklassigen Universitäten – 100 % online
Schließen Sie sich mehr als 3.400 Unternehmen in aller Welt an, die sich für Coursera for Business entschieden haben.
Schulen Sie Ihre Mitarbeiter*innen, um sich in der digitalen Wirtschaft zu behaupten.
Häufig gestellte Fragen
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Einschreibung ab. Wenn Sie einen Kurs im Prüfungsmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erwerben, müssen Sie die Zertifikatserfahrung während oder nach Ihrer Prüfung erwerben. Wenn Sie die Prüfungsoption nicht sehen:
Der Kurs bietet möglicherweise keine Prüfungsoption. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen.
Der Kurs bietet möglicherweise stattdessen die Option 'Vollständiger Kurs, kein Zertifikat'. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Bewertungen abgeben und eine Abschlussnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
Wenn Sie ein Zertifikat erwerben, erhalten Sie Zugang zu allen Kursmaterialien, einschließlich der benoteten Aufgaben. Nach Abschluss des Kurses wird Ihr elektronisches Zertifikat zu Ihrer Erfolgsseite hinzugefügt - von dort aus können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen. Wenn Sie die Kursinhalte nur lesen und ansehen möchten, können Sie den Kurs kostenlos besuchen.
Sie haben Anspruch auf eine vollständige Rückerstattung bis zwei Wochen nach Ihrem Zahlungsdatum oder (bei Kursen, die gerade erst begonnen haben) bis zwei Wochen nach Beginn der ersten Sitzung des Kurses, je nachdem, welcher Zeitpunkt später liegt. Sie können keine Rückerstattung erhalten, sobald Sie ein Kurszertifikat erworben haben, auch wenn Sie den Kurs innerhalb der zweiwöchigen Rückerstattungsfrist abschließen. Siehe unsere vollständigen Rückerstattungsbedingungen.