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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
In diesem Kurs gibt es 6 Module
Im Capstone-Projekt arbeiten die Studenten an einem realen Projekt, bei dem sie Fähigkeiten aus der gesamten Data-Science-Pipeline anwenden müssen: Vorbereitung, Organisation und Umwandlung von Daten, Konstruktion eines Modells und Auswertung der Ergebnisse. Durch die Zusammenarbeit mit Coursolve ist jedes Capstone-Projekt mit Partner-Stakeholdern verbunden, die ein großes Interesse an Ihren Ergebnissen haben und diese in der Praxis einsetzen möchten. Diese Projekte werden nicht einfach sein und das Ergebnis ist nicht vorgeschrieben - Sie werden Unklarheiten und negative Ergebnisse tolerieren müssen! Aber wir glauben, dass die Erfahrung lohnend sein wird und Sie besser auf Data-Science-Projekte in der Praxis vorbereiten wird.
In diesem Projekt werden Sie ein Modell erstellen, mit dem Sie vorhersagen können, wann ein Gebäude wahrscheinlich abgerissen werden muss. Die Daten sind real, das Problem ist real und die Auswirkungen sind real.
Das ist alles enthalten
2 Lektüren1 Diskussionsthema
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2 Lektüren•Insgesamt 20 Minuten
Holen Sie sich die Daten•10 Minuten
Verstehen Sie die Domäne•10 Minuten
1 Diskussionsthema•Insgesamt 10 Minuten
Meilenstein: Diskutieren Sie das Problem und die Lösungsansätze•10 Minuten
Woche 2: Ableitung einer Liste von Gebäuden
Modul 2•2 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Sie erhalten eine Reihe von Vorfällen mit Standortinformationen. Sie müssen einige Annahmen treffen, um diese Vorfälle nach Standort zu gruppieren und bestimmte Gebäude zu identifizieren.
Das ist alles enthalten
1 Lektüre1 peer review
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1 Lektüre•Insgesamt 10 Minuten
Meilenstein: Erstellen Sie eine Liste von "Gebäuden" aus einer Liste von geografisch verorteten Vorfällen•10 Minuten
1 peer review•Insgesamt 120 Minuten
Über die Definition von "Gebäuden" nachdenken•120 Minuten
Woche 3: Konstruieren Sie einen Trainingsdatensatz
Modul 3•1 Stunde abzuschließen
Moduldetails
Erstellen Sie ein Trainingsset, indem Sie jedes Ihrer Gebäude mit einem aus den Genehmigungsdaten abgeleiteten Ground-Truth-Label verknüpfen.
Das ist alles enthalten
1 Lektüre1 peer review
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1 Lektüre•Insgesamt 10 Minuten
Meilenstein: Ableitung von Etiketten für jedes Gebäude•10 Minuten
1 peer review•Insgesamt 60 Minuten
Über das Kennzeichnungsschema nachdenken•60 Minuten
Woche 4: Trainieren und bewerten Sie ein einfaches Modell
Modul 4•1 Stunde abzuschließen
Moduldetails
Verwenden Sie einen trivialen Funktionssatz, um ein einfaches Modell zu trainieren und zu bewerten
Das ist alles enthalten
1 Lektüre1 peer review
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1 Lektüre•Insgesamt 10 Minuten
Meilenstein: Trainieren Sie ein einfaches Modell•10 Minuten
1 peer review•Insgesamt 60 Minuten
Nachdenken über ein triviales Ausgangsmodell•60 Minuten
Woche 5: Feature Engineering
Modul 5•1 Stunde abzuschließen
Moduldetails
Leiten Sie zusätzliche Funktionen ab und trainieren Sie erneut, um die Effizienz Ihres Modells zu verbessern.
Seit unserer Gründung im Jahr 1861 ist die University of Washington ein Hub für Lernen, Innovation, Problemlösung und Gemeinschaftsbildung. Angetrieben von der Mission, dem Allgemeinwohl zu dienen, gehen unsere Studenten, Dozenten und Mitarbeiter die drängendsten Herausforderungen der heutigen Zeit mit Mut und Kreativität an und bewirken etwas im gesamten Bundesstaat Washington - und in der ganzen Welt.
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
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Larry W.
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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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26 Bewertungen
5 stars
42,30 %
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3 stars
3,84 %
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W
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4·
Geprüft am 1. Jan. 2017
An interesting problem to tackle. I really liked that you started with very raw data and needed to work on many cleaning methods. Good practice for real data science.
Wann werde ich Zugang zu den Vorlesungen und Aufgaben haben?
Um Zugang zu den Kursmaterialien und Aufgaben zu erhalten und um ein Zertifikat zu erwerben, müssen Sie die Zertifikatserfahrung erwerben, wenn Sie sich für einen Kurs anmelden. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen. Der Kurs kann stattdessen die Option "Vollständiger Kurs, kein Zertifikat" anbieten. 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.
Was bekomme ich, wenn ich mich für diese Specialization einschreibe?
Wenn Sie sich für den Kurs einschreiben, erhalten Sie Zugang zu allen Kursen der Spezialisierung, und Sie erhalten ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abgeschlossen haben. Ihr elektronisches Zertifikat wird Ihrer Seite "Leistungen" hinzugefügt - von dort aus können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen.
Ist finanzielle Hilfe verfügbar?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie die Einschreibegebühr nicht aufbringen können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm eine finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, finden Sie auf der Beschreibungsseite einen Link zur Beantragung.
Finanzielle Unterstützung verfügbar, weitere Informationen
¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.