University of California, Irvine
Spezialisierung Grundlagen der Datenwissenschaft
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Spezialisierung Grundlagen der Datenwissenschaft

Verschaffen Sie sich einen Überblick über die Grundlagen der Datenwissenschaft.

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Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Unsupervised Learning
  • Kategorie: Customer Analysis
  • Kategorie: Natural Language Processing
  • Kategorie: Analytics
  • Kategorie: Data Modeling
  • Kategorie: Text Mining
  • Kategorie: Data Mining
  • Kategorie: Statistical Analysis
  • Kategorie: Emerging Technologies
  • Kategorie: Predictive Modeling
  • Kategorie: Trend Analysis
  • Kategorie: Predictive Analytics
  • Kategorie: Data Ethics
  • Kategorie: Classification And Regression Tree (CART)
  • Kategorie: Regression Analysis
  • Kategorie: Statistical Modeling
  • Kategorie: Data Science
  • Kategorie: Anomaly Detection
  • Kategorie: Data Analysis
  • Kategorie: Big Data

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Unterrichtet in Englisch
8 Praxisübungen

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  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
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Spezialisierung - 4 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Das Wissen und die Fähigkeiten, die für die Arbeit im Bereich der Datenwissenschaft erforderlich sind

  • Wie Data Science zur Lösung von Geschäftsproblemen eingesetzt wird

  • Die Vorteile der Verwendung des branchenübergreifenden Standardprozesses für Data Mining (CRISP-DM)

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Prädiktive Analytik
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Business Intelligence
Kategorie: Data-Mining
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Datenvisualisierungssoftware
Kategorie: Analytics
Kategorie: Big Data
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Deskriptive Analytik
Kategorie: Datengesteuerte Entscheidungsfindung
Kategorie: Datenethik

Was Sie lernen werden

  • Die Anwendung der prädiktiven Modellierung auf die berufliche und akademische Arbeit

  • Anwendungen der Klassifizierungsanalyse: Entscheidungsbäume

  • Anwendungen der Regressionsanalyse (linear und logistisch)

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
Kategorie: Überwachtes Lernen
Kategorie: Prädiktive Analytik
Kategorie: Lernen mit Entscheidungsbäumen
Kategorie: Statistische Modellierung
Kategorie: Vorhersage
Kategorie: Methoden des Maschinellen Lernens
Kategorie: Datenmodellierung
Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Deskriptive Analytik
Kategorie: Datenanalyse

Was Sie lernen werden

  • Clusteranalyse und Segmentierung

  • Kollaborative Filterung und Warenkorbanalyse

  • Anwendungen von Klassifizierungs- und Regressionsmodellen zur Vorhersage

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Korrelationsanalyse
Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Kosten-Nutzen-Analyse
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Prädiktive Analytik
Kategorie: Business Modellierung
Kategorie: Data-Mining
Kategorie: Leistungsmetrik
Kategorie: Kundenanalyse
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Trendanalyse
Kategorie: Anomalie-Erkennung
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
Kategorie: Marktanalyse
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Analytics
Kategorie: Statistische Analyse

Was Sie lernen werden

  • Anwendungen der Verarbeitung natürlicher Sprache

  • Grundlagen der Analyse sozialer Medien

  • Zukünftige Trends und Möglichkeiten in der Datenwissenschaft

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Analytics
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Geografische Informationen und Technologie
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Unternehmensanalytik
Kategorie: Methoden des Maschinellen Lernens
Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
Kategorie: Big Data
Kategorie: Erweiterte Analytik
Kategorie: Aufstrebende Technologien
Kategorie: Soziale Netzwerke
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Cloud Computing
Kategorie: Internet der Dinge
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Unstrukturierte Daten

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Dozent

Julie Pai
5 Kurse17.957 Lernende

von

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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
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
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.“
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Häufig gestellte Fragen