Willkommen zu Einführung in analytisches Denken, Data Science und Data Mining. In diesem Kurs beginnen wir mit einer Erkundung des Bereichs und Berufsfelds der Datenwissenschaft mit Schwerpunkt auf den Fähigkeiten und ethischen Überlegungen, die bei der Arbeit mit Daten erforderlich sind. Wir werden die Arten von Geschäftsproblemen besprechen, die mit Hilfe von Data Science gelöst werden können, und die Anwendung des CRISP-DM-Prozesses auf Data Mining-Bemühungen diskutieren. Wir geben einen kurzen Überblick über Descriptive, Predictive und Prescriptive Analytics und schließen den Kurs mit einer Sondierungsübung ab, um mehr über die Tools und Ressourcen zu erfahren, die Sie in einem Data Science Toolkit finden können.
Einführung in analytisches Denken, Data Science und Data Mining
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Einführung in analytisches Denken, Data Science und Data Mining
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Grundlagen der Datenwissenschaft
Dozent: Julie Pai
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enthalten
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4.2
(142 Bewertungen)
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Es dauert 7 Stunden
3 Wochen bei 2 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Das Wissen und die Fähigkeiten, die für die Arbeit im Bereich der Datenwissenschaft erforderlich sind
Wie Data Science zur Lösung von Geschäftsproblemen eingesetzt wird
Die Vorteile der Verwendung des branchenübergreifenden Standardprozesses für Data Mining (CRISP-DM)
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Analyse von Umweltdaten
- Kategorie: Daten Dokumentation
- Kategorie: Geophysikalische Daten
- Kategorie: Data-Mining
Wichtige Details
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2 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Willkommen bei Modul 1, Datenwissenschaft: Das Feld und der Beruf. In diesem Modul werden wir einen Überblick über die Datenwissenschaft als Fachgebiet geben und die Konzepte von Small und Big Data untersuchen. Wir werden auch einen Überblick über die Fähigkeiten erfolgreicher Datenwissenschaftler geben und die Arten von Geschäftsproblemen diskutieren, die Datenwissenschaftler in naher Zukunft lösen müssen.
Das ist alles enthalten
2 Lektüren1 Diskussionsthema
Willkommen zu Modul 2, Data Science in Business. In diesem Modul werden wir uns die Anwendungen von Data Science in einem geschäftlichen Umfeld genauer ansehen und ethische Überlegungen diskutieren, die Sie bei der Arbeit mit Daten beachten sollten.
Das ist alles enthalten
1 Video2 Lektüren1 Aufgabe
Willkommen zu Modul 3, Data Mining und ein Überblick über die Datenanalyse. In diesem Modul beginnen wir mit einer Erläuterung von CRISP-DM, einem branchenübergreifenden Standardverfahren für Data Mining. Außerdem geben wir Ihnen eine Einführung in die deskriptive, prädiktive und präskriptive Analytik.
Das ist alles enthalten
2 Lektüren1 Diskussionsthema
Willkommen zu Modul 4, Probleme lösen mit Data Science. In diesem letzten Modul des Kurses werden wir einige reale Anwendungen von Data Science-Lösungen untersuchen und die Arten von Tools und Programmen, die Sie in einem Data Science-Toolkit erwarten können, genauer unter die Lupe nehmen.
Das ist alles enthalten
1 Video2 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema
Dozent
Lehrkraftbewertungen
3.9 (42 Bewertungen)8 Kurse23.399 Lernende
Empfohlen, wenn Sie sich für Datenanalyse interessieren
Duke University
Johns Hopkins University
University of Colorado Boulder
American Psychological Association
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
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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 2. Jan. 2021
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Geprüft am 22. Sep. 2022
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Geprüft am 20. Mai 2021
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Häufig gestellte Fragen
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