Data Science Ethics with R

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Data Science Ethics with R

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Data Science with R“

Dozenten: Mine Çetinkaya-Rundel

Bei enthalten

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1 Modul

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

Stufe Anfänger

Keine Vorkenntnisse erforderlich

7 Stunden zu vervollständigen

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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Keine Vorkenntnisse erforderlich

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Was Sie lernen werden

Critically assess ethical concerns considering data intent and data privacy
Identify strategies that can be incorporated to help secure sensitive data
Define algorithmic bias and become conscious of when these situations may occur

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Responsible AI
Kategorie: Personally Identifiable Information
Kategorie: Information Privacy
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Data Storytelling
Kategorie: Ethical Standards And Conduct
Kategorie: Data Ethics
Kategorie: Data Visualization Software
Kategorie: Algorithms
Kategorie: Data Presentation
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Data Collection
Kategorie: Data Science

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In diesem Kurs gibt es 1 Modul

Develop the ethical mindset every data scientist needs. In this course, you’ll examine the real-world implications of how data are collected, analyzed, and presented and the role of ethics in ensuring fairness, transparency, and trust.

Through examples and case studies, you’ll learn to recognize misrepresentation in visualizations, algorithmic bias in models, and privacy risks in data collection. You’ll also explore strategies for mitigating these challenges and communicating results responsibly. By the end of this course, you’ll be able to identify ethical risks, apply frameworks for responsible data use, and make informed choices that uphold integrity in your analyses.

Data ethics is an essential component for those who work with data. In this module, we will become aware and hold discussions around how data visualizations can mislead and strategies to mitigate these types of situations. Further, we will discuss and critically think about data privacy. Lastly, we will define algorithmic bias and be aware of situations where this type of bias can occur.

Das ist alles enthalten

5 Videos17 Lektüren1 Aufgabe2 Diskussionsthemen1 Plug-in

5 VideosInsgesamt 44 Minuten

Welcome1 Minute
Misrepresentation10 Minuten
Code Along :: Sectors and Services21 Minuten
Data Privacy5 Minuten
Algorithmic Bias8 Minuten

17 LektürenInsgesamt 288 Minuten

Course Overview10 Minuten
Meet Your Instructors10 Minuten
Get Ready to Compute with R and RStudio!10 Minuten
A Note about Sensitive Topics10 Minuten
List of Citations and Sources10 Minuten
Discussion Guidelines10 Minuten
Report a problem with the course5 Minuten
Code Along :: Sectors and Services - Companion10 Minuten
Code Along :: Sectors and Services - Companion (Complete)10 Minuten
Alberto Cairo - How Charts Lie58 Minuten
Modern Data Science with R: Chp 8.1 - 8.510 Minuten
Modern Data Science with R: Chp 8.610 Minuten
Modern Data Science with R: Chp 8.7 - 8.1110 Minuten
Joy Buolamwini - The Coded Gaze: Unmasking Algorithmic Bias10 Minuten
Cathy O’Neil - Weapons of Math Destruction60 Minuten
Safiya Umoja Noble - Imagining a Future Free from the Algorithms of Oppression35 Minuten
Share your learning experience10 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

Data Ethics Quiz30 Minuten

2 DiskussionsthemenInsgesamt 20 Minuten

Course Introductions10 Minuten
Final Reflection: Data Ethics and Literacy10 Minuten

1 Plug-inInsgesamt 15 Minuten

Conveying the Right Message through Visualization15 Minuten

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Dozenten

Mine Çetinkaya-Rundel

Duke University

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Chaitanya A.

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