Cette semaine, nous téléchargerons et exécuterons une version simple de l'algorithme Google PageRank et nous nous entraînerons à rechercher du contenu. Ce travail est évalué par les pairs et constitue le premier des trois travaux d'honneur facultatifs du cours. Il s'agit d'une continuation du matériel couvert dans le cours 4 de la spécialisation, et est basé sur le chapitre 16 du manuel.

Le projet Capstone facultatif vous permet de sélectionner, de traiter et de visualiser les données de votre choix et de recevoir un retour d'information de la part de vos pairs. Le projet n'est pas noté et peut être aussi simple ou complexe que vous le souhaitez. Le travail de cette semaine consiste à identifier une source de données et à rédiger un court message sur le forum de discussion décrivant la source de données et soulignant quelques analyses possibles qui pourraient être faites avec elle. Il ne vous sera pas demandé d'utiliser la source de données présentée ici pour votre analyse.

Dans le cadre de notre deuxième devoir d'honneur facultatif, nous récupérerons et traiterons les données de messagerie du projet open source Sakai. Des conférences vidéo vous guideront à travers le processus de récupération, de nettoyage et de modélisation des données.

La tâche de cette semaine consiste à rédiger un message dans le fil de discussion qui reflète les progrès que vous avez réalisés jusqu'à présent dans la récupération et le nettoyage de votre source de données afin de pouvoir effectuer votre analyse. Les commentaires des autres étudiants sont encouragés pour vous aider à affiner le processus.

Dans le dernier travail facultatif d'Honors, nous ferons deux visualisations des données de courrier électronique que vous avez récupérées et traitées : un nuage de mots pour visualiser la distribution des fréquences et une ligne de temps pour montrer comment les données évoluent dans le temps.

Cette semaine, vous présenterez l'analyse de vos données à la classe. Bien que de nombreux projets aboutissent à une visualisation des données, tout autre résultat de l'analyse des données est tout aussi important. Utilisez donc la forme d'analyse et de présentation la plus appropriée à l'ensemble de données que vous avez sélectionné.