À propos de ce cours
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Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Niveau débutant

Approx. 17 heures pour terminer

Recommandé : 10 hours/week...

Anglais

Sous-titres : Anglais

Ce que vous allez apprendre

  • Check

    How to design Data Science workflows without any programming involved

  • Check

    Essential Data Science skills to design, build, test and evaluate predictive models

  • Check

    Data Manipulation, preparation and cclassification and clustering methods

  • Check

    Ways to apply Data Science algorithms to real data and evaluate and interpret the results

Les étudiants prenant part à ce Course sont
  • IT Managers
  • Data Analysts
  • Data Scientists
  • Technical Solutions Engineers
  • Economists

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Approx. 17 heures pour terminer

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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
4 heures pour terminer

Welcome to the world of Big Data

7 vidéos (Total 38 min), 4 lectures, 2 quiz
7 vidéos
Welcome to Module 127s
First Joke19s
Big Data Characteristics and Applications5 min
Big Data Applications7 min
Big Data Analytics8 min
Introduction to Data Mining11 min
4 lectures
Big Data Impact and Challanges30 min
Big Data Analytics: Applications, Prospects and Challenges45 min
10 signs of Data Science Maturity45 min
NIST Big Data interoperability Framework (NBDIF)1 h
2 exercices pour s'entraîner
Big Data Quiz15 min
Module 1 quiz20 min
Semaine
2
5 heures pour terminer

Introduction to KNIME Analytics Platform

10 vidéos (Total 40 min), 11 lectures, 5 quiz
10 vidéos
Module 2 Joke11s
Introduction to KNIME Analytics Platform3 min
Install KNIME Analytics Platform1 min
Exploring KNIME Workspace6 min
Creating new workflows in KNIME5 min
My First KNIME Workflow Exercise2 min
Node Operations in KNIME5 min
Data Types and Formats in KNIME6 min
Creating Analytics Workflow in KNIME8 min
11 lectures
KNIME Analytics Platform Web site link20 min
Download KNIME10 min
KNIME Installation Guide20 min
KNIME getting Started10 min
KNIME workbench guide30 min
Example Workflows15 min
KNIME Whitepaper30 min
adult.csv data set10 min
KNIME Book Chapter 130 min
Autos Data Set10 min
Iris.csv data10 min
5 exercices pour s'entraîner
Install KNIME Quiz15 min
Exploring KNIME15 min
Node Operations Quiz
Filtering Data Quiz20 min
Filtering Workflow Assignment45 min
Semaine
3
1 heures pour terminer

Data Manipulation and Visualization

14 vidéos (Total 42 min), 2 quiz
14 vidéos
Intro to Data Manipulation in KNIME5 min
Rule Engine3 min
String Manipulation3 min
String Replacer2 min
String Splitting and Column Combining2 min
Column Resorter2 min
Type Conversions2 min
Database Operations2 min
Scatterplot4 min
Color Manager in KNIME4 min
Line Plot2 min
Parallel Coordinate Plot2 min
Bar Charts3 min
2 exercices pour s'entraîner
Rule Engine Quiz
Module 3 Assignment
Semaine
4
3 heures pour terminer

Machine Learning

8 vidéos (Total 63 min), 3 lectures, 3 quiz
8 vidéos
Module 4 Joke42s
Introduction to Data Science13 min
Introduction to Decision Tree Induction11 min
Building Decision Tree Model in KNIME5 min
Decision Tree Workflow15 min
Intro to K-means Clustering8 min
K-means Clustering In KNIME7 min
3 lectures
Decision Tree Reading30 min
Decision Trees Examples in KNIME20 min
Book Chapter on Clustering45 min
3 exercices pour s'entraîner
Decision Trees Quiz
Decision Tree Assignment45 min
Clustering Assignment

Enseignants

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Natasha Balac, Ph.D.

Interdisciplinary Center for Data Science
Qualcomm Institute/CalIT2

À propos de Université de Californie à San Diego

UC San Diego is an academic powerhouse and economic engine, recognized as one of the top 10 public universities by U.S. News and World Report. Innovation is central to who we are and what we do. Here, students learn that knowledge isn't just acquired in the classroom—life is their laboratory....

Foire Aux Questions

  • Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.

  • Lorsque vous achetez un Certificat, vous bénéficiez d'un accès à tout le contenu du cours, y compris les devoirs notés. Lorsque vous avez terminé et réussi le cours, votre Certificat électronique est ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.