À propos de ce cours
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Niveau intermédiaire

Approx. 21 heures pour terminer

Recommandé : Approximately 2-5 hours per week. ...

Anglais

Sous-titres : Anglais

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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
2 heures pour terminer

Getting Started

...
3 vidéos (Total 26 min), 8 lectures, 1 quiz
3 vidéos
Introduction to Data Exploration7 min
Data Challenges12 min
8 lectures
About the Course10 min
Best Practices for Online Learning10 min
What will I be able to do when I complete this course?10 min
Technology Tools10 min
Learning Journey Syllabus10 min
Lesson Introduction: What is Visualization?5 min
Lesson Introduction: Data Exploration5 min
Data Challenges5 min
1 exercice pour s'entraîner
Knowledge Check: Data Visualization and Exploration30 min
Semaine
2
4 heures pour terminer

Introduction to Data Exploration Components

...
7 vidéos (Total 106 min), 8 lectures, 2 quiz
7 vidéos
Vector Data12 min
Basis of a Vector Space11 min
Vector Features8 min
Vector Distance Measures26 min
Vector Norms8 min
Strings and Sequences24 min
8 lectures
Lesson Introduction: Common Data Representations3 min
Introduction to Data Models and Data Organization5 min
Vector Data10 min
Basis of Vector Data10 min
Vector Features10 min
Vector Distance Measures10 min
Vector Norms10 min
Strings and Spaces10 min
2 exercices pour s'entraîner
Knowledge Check: Vector Data8 min
Knowledge Check: Common Data Representations30 min
Semaine
3
7 heures pour terminer

Exploratory Querying and Visual Variables Used in Data Exploration and Visualization

...
4 vidéos (Total 83 min), 5 lectures, 2 quiz
4 vidéos
Visual Variables18 min
Color Schemes and Design13 min
Jupyter Notebooks Demonstration: Cereal Data9 min
5 lectures
Exploratory Querying10 min
Lesson Introduction: Visual Variables10 min
Lesson Introduction: Color Schemes and Design10 min
Next Steps: Jupyter Notebook Demonstrations10 min
Jupyter Notebook Demonstration: Loading Data in Python10 min
1 exercice pour s'entraîner
Knowledge Check: Visual Elements Used in Data Visualization30 min
Semaine
4
3 heures pour terminer

Statistical Graphics: Design Principles for the Most Widely Used Data Visualization Charts

...
5 vidéos (Total 45 min), 5 lectures, 4 quiz
5 vidéos
Introduction to Pie Charts5 min
Bar and Line Charts10 min
Design Considerations for Non-Data Components of Graphs9 min
Creating Histograms14 min
5 lectures
Exploratory Data Analysis10 min
Lesson Introduction: Design Principles for Pie and Donut Charts10 min
Lesson Introduction: Design Principles for Bar Charts and Line Charts10 min
Design Considerations for Non-Data Components of Graphs10 min
Lesson Introduction: Design Principles for Histograms10 min
4 exercices pour s'entraîner
Knowledge Check: Exploratory Data Analysis30 min
Knowledge Check: Pie and Donut Charts4 min
Knowledge Check: Bar and Line Charts30 min
Knowledge Check: Histograms30 min
3.2
6 avisChevron Right

Principaux examens pour Introduction to Data Exploration and Visualization

par AFAug 15th 2018

The concepts were clearly explained in a practical manner. I am already able to upon it.

Enseignants

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Ross Maciejewsk

Associate Professor at Arizona State University in the School of Computing, Informatics & Decision Systems Engineering and Director of the Center for Accelerating Operational Efficiency
School of Computing, Informatics & Decision Systems Engineering
Avatar

K. Selcuk Candan

Professor of Computer Science and Engineering
Director of ASU’s Center for Assured and Scalable Data Engineering (CASCADE)

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Ce cours fait partie du diplôme intégralement en ligne Master of Computer Science de Université d'État de l'Arizona. Si vous êtes admis au programme complet, vos cours sont pris en compte dans votre apprentissage diplômant.

À propos de Université d'État de l'Arizona

Arizona State University has developed a new model for the American Research University, creating an institution that is committed to excellence, access and impact. ASU measures itself by those it includes, not by those it excludes. ASU pursues research that contributes to the public good, and ASU assumes major responsibility for the economic, social and cultural vitality of the communities that surround it....

À propos de la Spécialisation Visualisation de données

Visual representations generated by statistical models help us to make sense of large, complex datasets through interactive exploration, thereby enabling big data to realize its potential for informing decisions. This specialization covers techniques and algorithms for creating effective visualizations based on principles from graphic design, visual art, perceptual psychology, and cognitive science to enhance the understanding of complex data....
Visualisation de données

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.

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