Read the Official Description

Dezvoltat pentru a oferi fundamentele unei cariere în Știința Datelor, cursul de șase săptămâni echipează începătorii cu abilități tehnice și cunoștințele teoretice necesare pentru a aplica perspectivele puternice ale științei datelor la munca lor.

Prezentare generală

Cursul, proiectat exclusiv de echipa lider mondial în Data Science de la Universitatea din Southampton, oferă o abordare practică a abilităților de învățare a datelor. Printr-o serie de exerciții interactive și online, veți putea încerca multe dintre conceptele și tehnicile studiate în materialele predate.

Utilizăm Python pentru a implementa aspectele tehnice ale cursului și vă sfătuim cu tărie pe toți solicitanții să aibă experiență în Python sau în limbi similare.

Structura

Cursul este predat în șase săptămâni.

Săptămâna 1: șansa de a vă întâlni pe tutore și ceilalți participanți, să vă familiarizați cu conținutul cursului pentru următoarele șase săptămâni și să aflați ce suport oferim. Vi se va oferi o experienta "hands-on" a lui Jupyter, mediul bazat pe web folosit pentru toate exercitiile si misiunile de curs. Pentru cei care nu sunteți familiarizați cu un limbaj de programare, săptămâna aceasta conține, de asemenea, o activitate Python Primer.

Săptămâna 2: timpul pentru a învăța terminologia fundamentală și procesele din știința datelor. Veți fi prezentat peisajul tehnologic care a ajutat la combustia exploziei datelor, precum și instrumentele folosite de oamenii de știință pentru a debloca valoarea ascunsă în cantități mari de date. De asemenea, ne uităm mai departe la Python și la utilizarea sa în domeniul științei datelor.

Săptămâna 3: aduce o experiență reală a științei datelor. Cu accent pe colectarea, stocarea și gestionarea datelor, veți afla cum pot fi combinate diferite surse de date, pentru a crește potențialele informații.

Săptămâna 4: vă ajută să înțelegeți modul în care sunt analizate datele. Vom acoperi o serie de tehnici utilizate în mod obișnuit de către o echipă de științe a datelor, de la învățarea mașinilor până la statistici. Folosind Python, veți aplica aceste tehnici analitice într-un set de date din lumea reală.

Săptămâna 5: învață cum să folosiți diferite tehnici de vizualizare a datelor pentru a raporta constatările din activitatea de știință a datelor. Veți descoperi diferite modalități de a afișa anumite tipuri de date, pentru a îmbunătăți impactul rapoartelor dvs. prin evidențierea unei constatări cheie.

Săptămâna 6: privește viitorul științei datelor, cu accent pe sprijinirea dvs. în îndeplinirea sarcinilor dvs.



Cerințe preliminare: Veți avea nevoie de o înțelegere decentă a programării și vă recomandăm să aveți experiență cu Python sau cu un limbaj similar.

Grup țintă: Oricine este interesat de o carieră în domeniul științei datelor sau de a învăța cum să aplice tehnicile de transformare ale Științei Datelor la provocările lor actuale de afaceri.

Materiale didactice: Tutoriale video, exerciții online, prezentări, citiri ulterioare.

Evaluare și feedback: Veți fi așteptat să finalizați trei lucrări de curs. Orientarea și feedback-ul formativ vor fi furnizate de tutori de specialitate pe tot parcursul cursului.

Experiență și misiuni pe mâini: în fiecare săptămână conține un amestec de materiale didactice și de auto-studiu, cu exerciții și activități practice online.

În săptămâna 1 există o introducere / perfecționare opțională, netradiată pe Python, inclusiv exerciții online pentru ca dvs. să lucrați în timpul dvs. propriu.

Există și alte exerciții de practică Python netratate în săptămâna 2. Acestea sunt concepute pentru a vă ajuta în îndeplinirea sarcinilor dvs. și îi încurajăm pe toți să le completeze.

Săptămâni 3, 4 și 5 fiecare prezintă exerciții online inovatoare și o sarcină de cursuri legate de cursuri.

Obiective și rezultate ale învățării

Cursul oferă cunoștințele și expertiza pentru a deveni un om de știință competent.

După finalizarea cu succes, veți primi un certificat de completare și o transcriere gradată. Vei fi capabil sa:

  • Înțelegeți conceptele cheie din știința datelor, inclusiv setul de instrumente utilizat de oamenii de știință din domeniul datelor și aplicațiile din lumea reală.
  • Explicați modul în care știința datelor colectează, gestionează și stochează datele.
  • Utilizați MongoDB pentru a implementa scripturi de colectare și gestionare a datelor.
  • Demonstrați o înțelegere a conceptelor de învățare a mașinilor și a statisticilor vitale pentru știința datelor.
  • Produceți codul Python pentru a analiza statistic seturile de date.
  • Utilizați vizualizările de date pentru a comunica poveștile din date și pentru a le evalua critic designul.
  • Utilizați Python și Bokeh pentru a planifica și genera vizualizări din date.

Stack tehnologie

  • Vizualizarea: Bokeh (Python)
  • Management / interogare: MongoDB (folosind Python)
  • Baza: Python
  • Statistici / Analiză: NumPy / ScyPy / Pandas

Silabă

Săptămâna 1: Bun venit și informații despre curs

Subiecte

  • Bun venit și introducere
  • Rezultatele învățării săptămânii
  • Ce este știința datelor și de ce este important
  • Syllabul cursurilor și rezultatele învățării
  • Utilizarea forumurilor de discuții
  • Prezinta-te
  • Ajutor și asistență de îndrumare
  • Detalii de atribuire a cursului
  • Activitate de familiarizare a lui Jupyter
  • Python Primer
  • Glosar de terminologie

Săptămâna 2: Introducere în conceptele și tehnologiile de bază

Subiecte

  • Introducere
  • Rezultatele învățării săptămânii
  • Știința datelor pe scurt
  • Terminologie
  • Procesul științei datelor
  • Un set de instrumente pentru știința datelor
  • Tipuri de date
  • Exemplu de aplicații
  • Citirea ulterioară
  • rezumat

Săptămâna 3: Colectarea și gestionarea datelor

Subiecte

  • Introducere
  • Rezultatele învățării săptămânii
  • Surse de date
  • Colectarea de date și API-urile
  • Explorarea și stabilirea datelor
  • Stocarea și gestionarea datelor
  • Utilizarea mai multor surse de date
  • Citirea ulterioară
  • rezumat

Săptămâna 4: Analiza datelor

Subiecte

  • Introducere
  • Rezultatele învățării săptămânii
  • Terminologie și concepte
  • Introducere în statistici
  • Natura statisticilor și introducerea
  • Tendințe și distribuții centrale
  • variație
  • Proprietăți de distribuție și aritmetică
  • Probele / CLT
  • Algoritmi de bază de învățare a mașinilor
  • Regresie liniara
  • SVM
  • Naive Bayes
  • Citirea ulterioară
  • rezumat

Săptămâna 5: Vizualizarea datelor

Subiecte

  • Introducere
  • Rezultatele învățării săptămânii
  • Tipuri de vizualizare a datelor
  • exploratorie
  • explicativ
  • Datele pentru vizualizare
  • Tipuri de date
  • Codificări de date
  • Variabilele retinale
  • Maparea variabilelor la codificări
  • Codificări vizuale
  • Tehnologii de vizualizare
  • Bokeh (Python)
  • Citirea ulterioară
  • rezumat

Săptămâna 6: Viitorul științei datelor

Subiecte

  • Introducere
  • Rezultatele învățării pentru săptămână
  • Viitorul științei datelor
Program taught in:
Engleză
Acest curs este Online
Start Date
Mar. 2019
Apr. 2019
Duration
60 ore
Part-time
Price
1,500 GBP
Deadline
By locations
By date
Start Date
Mar. 2019
End Date
Application deadline
Start Date
Apr. 2019
End Date
Application deadline
Start Date
Mai 2019
End Date
Application deadline
Start Date
Iunie 2019
End Date
Application deadline
Start Date
Iulie 2019
End Date
Application deadline
Start Date
Aug. 2019
End Date
Application deadline

Mar. 2019

Location
Application deadline
End Date

Apr. 2019

Location
Application deadline
End Date

Mai 2019

Location
Application deadline
End Date

Iunie 2019

Location
Application deadline
End Date

Iulie 2019

Location
Application deadline
End Date

Aug. 2019

Location
Application deadline
End Date