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


Grundlagen der Datenverarbeitung: K-Means-Algorithmen in Python



Dozenten: Professor Matthew Yee-King
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Bei enthalten
735 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: Datenkompetenz
- Kategorie: Datenwissenschaft
- Kategorie: Datenmanipulation
- Kategorie: Deskriptive Statistik
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Statistik
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
- Kategorie: Plot (Grafiken)
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Analytik
- Kategorie: Unüberwachtes Lernen
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Datenvisualisierung
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Statistische Methoden
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: NumPy
- Kategorie: Pandas (Python-Paket)
- Kategorie: Python-Programmierung
Wichtige Details

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In diesem Kurs gibt es 5 Module
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Geprüft am 19. Dez. 2022
Overall, a great experience but labs could have been better, and few instructors were not very detailed in their approach.
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
Geprüft am 12. Feb. 2025
The content is beginner-friendly and gives students the tools they need to begin understanding how to use Python for Data Science.

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