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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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In diesem Kurs gibt es 3 Module
Dieser Kurs führt in die Anwendung statistischer Analysen in Python ein, um Klimadaten zu untersuchen und zu modellieren, insbesondere mit den Paketen SciPy und NumPy. Die Themen umfassen Datenvisualisierung, Entwicklung von Vorhersagemodellen, einfache lineare Regression, multivariate lineare Regression, multivariate lineare Regression mit Interaktion und logistische Regression. Ein besonderer Schwerpunkt wird auf die Erfassung und Analyse von Klimadaten mit der Programmiersprache Python gelegt.
Dieser Kurs kann als Teil des Master of Science in Datenwissenschaft (MS-DS) der CU Boulder, der auf der Coursera-Plattform angeboten wird, angerechnet werden. Der MS-DS ist ein interdisziplinärer Abschluss, der Lehrkräfte aus den Fachbereichen Angewandte Mathematik, Informatik, Informationswissenschaft und anderen Bereichen der CU Boulder zusammenbringt. Der Studiengang bietet gezielte Kurse, kurze 8-wöchige Sitzungen und kostenpflichtige Studiengebühren. Die Zulassung basiert auf den Leistungen in drei Vorkursen, nicht auf dem akademischen Werdegang. Die CU-Abschlüsse auf Coursera sind ideal für Hochschulabsolventen oder Berufstätige. Erfahren Sie mehr:
MS in Datenwissenschaft: https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder
In diesem Modul beginnen wir mit einer Einführung in die Python-Bibliothek Pandas. Außerdem lernen Sie die Grundlagen der Datenvisualisierung mit Matplotlib kennen, einer leistungsstarken Bibliothek zur Erstellung aufschlussreicher Diagramme und Grafiken. Am Ende des Moduls werden Sie die Datenmanipulation mit Pandas und die Visualisierung Ihrer Ergebnisse mit Matplotlib üben.
Das ist alles enthalten
4 Videos5 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe
Infos zu Modulinhalt anzeigen
4 Videos•Insgesamt 55 Minuten
Einführung in den Kurs•3 Minuten
Treffen Sie den Kursleiter•1 Minute
Einführung in Pandas zum Laden und Erforschen von Daten•26 Minuten
Einführung in Matplotlib und Seaborn für die Datenvisualisierung•25 Minuten
5 Lektüren•Insgesamt 46 Minuten
Kursaktualisierungen und Unterstützung bei der Barrierefreiheit•1 Minute
Verdienen Sie akademische Anerkennung für Ihre Arbeit!•10 Minuten
Kurs-Unterstützung•10 Minuten
Pandas•15 Minuten
Kurszuweisungen mit Jupyter•10 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 15 Minuten
Pandas und Matplotlib•15 Minuten
1 Programmieraufgabe•Insgesamt 30 Minuten
Einführung in Pandas und Matplotlib•30 Minuten
Sammeln von Klimadaten
Modul 2•3 Stunden abzuschließen
Moduldetails
In diesem Modul werden Sie mit APIs und der Python-Anforderungsbibliothek vertraut gemacht, die Ihnen die Verbindung und Interaktion mit webbasierten Datendiensten ermöglichen. Sie lernen Klimadatenquellen von NOAA, USGS und NWIS kennen und üben den Datenzugriff mit der Dataretrieval-Bibliothek.
Das ist alles enthalten
4 Videos6 Lektüren2 Aufgaben
Infos zu Modulinhalt anzeigen
4 Videos•Insgesamt 32 Minuten
Einführung in APIs•9 Minuten
Einführung in die NOAA-Website zur Datenerfassung•9 Minuten
Einführung in die USGS-Website und verfügbare Daten•6 Minuten
Sammeln von GWL-Daten FROM USGS über NWIS•8 Minuten
6 Lektüren•Insgesamt 105 Minuten
APIs, JSON- und Python-Anfragen•15 Minuten
API Hands-On (Laboraktivität)•30 Minuten
NOAA API und verfügbare Daten•10 Minuten
Datensätze von USGS•10 Minuten
Methoden und Datensätze über NWIS•10 Minuten
Zugang zu Wasserstandsdaten über NWIS (Laborarbeit)•30 Minuten
2 Aufgaben•Insgesamt 16 Minuten
API Praktische Übungen•15 Minuten
Zugang zu Fließgewässerdaten über NWIS•1 Minute
Visualisierung und Analyse von Klimadaten
Modul 3•2 Stunden abzuschließen
Moduldetails
In diesem Modul befassen Sie sich mit der Visualisierung und Analyse verschiedener Klimadatensätze, darunter Lufttemperatur, Niederschlag, Grundwasserstand (GWL) sowie Bodentemperatur und -feuchtigkeit. Sie werden lernen, informative Visualisierungen zu erstellen, um Muster, Trends und Anomalien in den Daten zu erkennen.
Visualisieren und Analysieren von Lufttemperaturdaten•7 Minuten
Visualisieren und Analysieren von Niederschlagsdaten•5 Minuten
Visualisierung und Analyse von GWL-Daten•6 Minuten
Visualisierung und Analyse von Bodentemperatur- und Feuchtigkeitsdaten•9 Minuten
1 Programmieraufgabe•Insgesamt 45 Minuten
Analyse von Klimadaten•45 Minuten
1 peer review•Insgesamt 15 Minuten
Visualisierung von Klimadaten•15 Minuten
1 Diskussionsthema•Insgesamt 10 Minuten
Anomalien und Klimadaten•10 Minuten
1 Unbewertetes Labor•Insgesamt 45 Minuten
Visualisierung von Klimadaten•45 Minuten
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Auf einen Abschluss hinarbeiten
Dieses Kurs ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studiengänge, die von University of Colorado Boulderangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, können Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte können mit Ihnen übertragen werden.¹
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Dieses Kurs ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studiengänge, die von University of Colorado Boulderangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, können Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte können mit Ihnen übertragen werden.¹
¹Erfolgreiche Bewerbung und Einschreibung sind erforderlich. Es gelten die Zulassungsbedingungen. Jede Einrichtung legt die Anzahl der Credits fest, die durch die Absolvierung dieser Inhalte anerkannt werden und auf die Abschlussanforderungen angerechnet werden können, wobei bereits vorhandene Credits berücksichtigt werden. Klicken Sie auf einen bestimmten Kurs, um weitere Informationen zu erhalten.
Die CU Boulder ist eine dynamische Gemeinschaft von Gelehrten und Lernenden auf einem der spektakulärsten College-Campus des Landes. AS eine von 34 öffentlichen US-Institutionen in der angesehenen Association of American Universities (AAU), haben wir eine stolze Tradition der akademischen Exzellenz, mit fünf Nobelpreisträgern und mehr als 50 Mitglieder der renommierten akademischen Akademien.
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.