À propos de ce cours
3.6
124 notes
35 avis
Spécialisation
100 % en ligne

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Heures pour terminer

Approx. 11 heures pour terminer

Recommandé : 4 hours/week...
Langues disponibles

Anglais

Sous-titres : Anglais
Spécialisation
100 % en ligne

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Heures pour terminer

Approx. 11 heures pour terminer

Recommandé : 4 hours/week...
Langues disponibles

Anglais

Sous-titres : Anglais

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
Heures pour terminer
3 heures pour terminer

Visualization

Statistical inferences from large, heterogeneous, and noisy datasets are useless if you can't communicate them to your colleagues, your customers, your management and other stakeholders. Learn the fundamental concepts behind information visualization, an increasingly critical field of research and increasingly important skillset for data scientists. This module is taught by Cecilia Aragon, faculty in the Human Centered Design and Engineering Department....
Reading
14 vidéos (Total 49 min), 1 quiz
Video14 vidéos
02 Introduction: Motivating Examples3 min
03 Data Types: Definitions3 min
04 Mapping Data Types to Visual Attributes3 min
05 Data Types Exercise2 min
06 Data Types and Visual Mappings Exercises4 min
07 Data Dimensions3 min
08 Effective Visual Encoding3 min
09 Effective Visual Encoding Exercise2 min
10 Design Criteria for Visual Encoding2 min
11 The Eye is not a Camera4 min
12 Preattentive Processing4 min
13 Estimating Magnitude3 min
14 Evaluating Visualizations3 min
Semaine
2
Heures pour terminer
1 heure pour terminer

Privacy and Ethics

Big Data has become closely linked to issues of privacy and ethics: As the limits on what we *can* do with data continue to evaporate, the question of what we *should* do with data becomes paramount. Motivated in the context of case studies, you will learn the core principles of codes of conduct for data science and statistical analysis. You will learn the limits of current theory on protecting privacy while still permitting useful statistical analysis. ...
Reading
14 vidéos (Total 85 min)
Video14 vidéos
Barrow Study Problems4 min
Reifying Ethics: Codes of Conduct6 min
ASA Code of Conduct: Responsibilities to Stakeholders4 min
Other Codes of Conduct6 min
Examples of Codified Rules: HIPAA3 min
Privacy Guarantees: First Attempts6 min
Examples of Privacy Leaks6 min
Formalizing the Privacy Problem7 min
Differential Privacy Defined9 min
Global Sensitivity5 min
Laplacian Noise4 min
Adding Laplacian Noise and Proving Differential Privacy5 min
Weaknesses of Differential Privacy7 min
Semaine
3
Heures pour terminer
4 heures pour terminer

Reproducibility and Cloud Computing

Science is facing a credibility crisis due to unreliable reproducibility, and as research becomes increasingly computational, the problem seems to be paradoxically getting worse. But reproducibility is not just for academics: Data scientists who cannot share, explain, and defend their methods for others to build on are dangerous. In this module, you will explore the importance of reproducible research and how cloud computing is offering new mechanisms for sharing code, data, environments, and even costs that are critical for practical reproducibility....
Reading
17 vidéos (Total 71 min), 2 quiz
Video17 vidéos
Reproducibility Gold Standard5 min
Anecdote: The Ocean Appliance4 min
Code + Data + Environment3 min
Cloud Computing Introduction2 min
Cloud Computing History5 min
Code + Data + Environment + Platform3 min
Cloud Computing for Reproducible Research3 min
Advantages of Virtualization for Reproducibility5 min
Complex Virtualization Scenarios3 min
Shared Laboratories3 min
Economies of Scale4 min
Provisioning for Peak Load2 min
Elasticity and Price Reductions5 min
Server Costs vs. Power Costs2 min
Reproducibility for Big Data5 min
Counter-Arguments and Summary4 min
Quiz1 exercice pour s'entraîner
AWS Credit Opt-in Consent Form2 min

Enseignant

Avatar

Bill Howe

Director of Research
Scalable Data Analytics

À propos de University of Washington

Founded in 1861, the University of Washington is one of the oldest state-supported institutions of higher education on the West Coast and is one of the preeminent research universities in the world....

À propos de la Spécialisation Data Science at Scale

Learn scalable data management, evaluate big data technologies, and design effective visualizations. This Specialization covers intermediate topics in data science. You will gain hands-on experience with scalable SQL and NoSQL data management solutions, data mining algorithms, and practical statistical and machine learning concepts. You will also learn to visualize data and communicate results, and you’ll explore legal and ethical issues that arise in working with big data. In the final Capstone Project, developed in partnership with the digital internship platform Coursolve, you’ll apply your new skills to a real-world data science project....
Data Science at Scale

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 vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors 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.