University of Colorado Boulder

Ethical Issues in Data Science

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Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.7

(37 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan
Ca. 23 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Auf einen Abschluss hinarbeiten
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4.7

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Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

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Ca. 23 Stunden
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Was Sie lernen werden

  • Learners will be able to Identify and manage ethical situations that may arise in their careers.

  • Learnerrs will be able to apply ethical frameworks to help them analyze ethical challenges.

  • Learners will be familiar with key applications of data science that are commonly  linked to ethical issues.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Philosophy
  • Kategorie: Data Science
  • Kategorie: Algorithms
  • Kategorie: Privacy
  • Kategorie: Ethics

Wichtige Details

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4 Quizzes

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 Vital Skills for Data Science
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 5 Module

This module begins with an introduction to the course including motivation for the topic, the course goals, what topics the course will cover, and what is expected of the students. It then reviews the three ethical frameworks that are most commonly applied to ethical discussions in data science and computing: Kantianism/deontology, virtue ethics, and utilitarianism. Case studies are used to illustrate the application and properties of these frameworks.

Das ist alles enthalten

5 Videos6 Lektüren1 Quiz3 Diskussionsthemen

This module begins with some background about the Internet, which is the foundation for most of the topics that we study in this course. It then discusses the two most basic ethical issues in using the internet, privacy and security, in the context of data science. It goes through a number of real case studies and examples for each to illustrate the diversity of issues.

Das ist alles enthalten

5 Videos2 Lektüren1 Quiz1 peer review2 Diskussionsthemen

This module provides insight into the ethical issues in the data science profession and workplace (as opposed to technical topics in data science). It starts with discussion of two highly relevant codes of professional ethics, from professional societies in statistics and in computing. It then looks at a variety of recent workplace ethics issues in tech companies. A key part of this module is interviewing a data science professional about ethical issues they have encountered in their career.

Das ist alles enthalten

4 Videos2 Lektüren1 Quiz1 peer review1 Diskussionsthema

Algorithmic bias may be the topic that people associate most with ethical issues in data science. This module begins by providing some general background on algorithmic bias and considering varying views on the pros and cons of algorithmic vs. human decision making. It then reviews an illustrative set of examples of algorithmic bias related to gender and race, which is a particularly important class of instances of algorithmic bias. The final part of the module discusses what is perhaps the single most prominent and discussed instance of algorithmic decision making and bias, facial recognition.

Das ist alles enthalten

6 Videos3 Lektüren1 Quiz1 peer review1 Diskussionsthema

Data science is applied to a wide variety of important application areas, each with their own ethical issues. This module focuses on an application area that is both particularly important and leads to a rich set of ethical issues: medical applications. This includes looking at current issues involved with health databases and the uses of artificial intelligence in healthcare, and more futuristic issues, gene editing and neurological interventions. The module concludes with a crucial topic that every data science profession should consider: the implications of the fields of data science and computing on the future of human work.

Das ist alles enthalten

6 Videos3 Lektüren1 peer review3 Diskussionsthemen

Dozent

Lehrkraftbewertungen
4.9 (18 Bewertungen)
Bobby Schnabel
University of Colorado Boulder
4 Kurse5.150 Lernende

von

Empfohlen, wenn Sie sich für Data Analysis interessieren

Auf einen Abschluss hinarbeiten

Dieses Kurs ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studiengänge, die von University of Colorado Boulderangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, können Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte können mit Ihnen übertragen werden.¹

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„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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37 Bewertungen

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IB
5

Geprüft am 17. Sep. 2022

MQ
4

Geprüft am 11. Juli 2022

RS
5

Geprüft am 12. Juni 2021

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Häufig gestellte Fragen