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.
Datenwissenschaft in großem Maßstab - Capstone-Projekt
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Datenwissenschaft in großem Maßstab - Capstone-Projekt
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Datenwissenschaft in großem Maßstab“
Dozent: Bill Howe
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Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
26 Bewertungen
8 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: Datengestützte Entscheidungsfindung
- Kategorie: Forschung
- Kategorie: Datenwissenschaft
- Kategorie: Überwachtes Lernen
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Technische Merkmale
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Datenerhebung
- Kategorie: Statistische Modellierung
- Kategorie: Statistik
- Kategorie: Datenwrangling
- Kategorie: Modell Ausbildung
- Kategorie: Technische Kommunikation
- Kategorie: Prädiktive Analytik
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Daten-Pipelines
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: R Programmierung
Wichtige Details
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Unterrichtet in Englisch
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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
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Dozent
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Lernender seit 2018
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Bewertungen von Lernenden
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WE
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.
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
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