À propos de ce cours
15,862 consultations récentes

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Niveau intermédiaire

Approx. 25 heures pour terminer

Recommandé : 2-5 hours per week...

Anglais

Sous-titres : Anglais

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Niveau intermédiaire

Approx. 25 heures pour terminer

Recommandé : 2-5 hours per week...

Anglais

Sous-titres : Anglais

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
2 heures pour terminer

Getting Started

...
1 vidéo (Total 14 min), 6 lectures, 1 quiz
6 lectures
About the Course10 min
Best Practices for Online Learning10 min
Technology Tools10 min
Learning Journey Syllabus10 min
Introduction to Multivariate Analysis10 min
Multivariate Analysis10 min
1 exercice pour s'entraîner
Knowledge Check: Introduction to Multivariate Analysis30 min
Semaine
2
4 heures pour terminer

Multivariate Analysis

...
6 vidéos (Total 79 min), 6 lectures, 4 quiz
6 vidéos
Mosaic Plots8 min
Pixel Based Displays6 min
Parallel Coordinate Plots20 min
Text Visualization7 min
Jupyter Notebook Demonstration: Multivariate Analysis17 min
6 lectures
Introduction to Scatterplots10 min
Introduction to Mosaic Plots and Pixel Based Displays10 min
Introduction to Pixel Based Displays10 min
Introduction to Parallel Coordinate Plots10 min
Introduction to Text Visualization10 min
Jupyter Notebook Demonstration: Advanced Graphics in Python10 min
4 exercices pour s'entraîner
Knowledge Check: Introduction to Scatterplots30 min
Knowledge Check: Mosaic Plots and Pixel Based Displays30 min
Knowledge Check: Parallel Coordinate Plots30 min
Knowledge Check: Text Visualization30 min
Semaine
3
2 heures pour terminer

Supervised Learning

...
4 vidéos (Total 55 min), 4 lectures, 1 quiz
4 vidéos
Supervised Learning: Nearest Neighbor16 min
Supervised Learning: Regression8 min
Supervised Learning: Evaluation11 min
4 lectures
Data Visualization and Machine Learning Connection10 min
Introduction to Nearest Neighbor Classifier10 min
Supervised Learning: Regression10 min
Supervised Learning: Evaluation10 min
1 exercice pour s'entraîner
Knowledge Check: Supervised Learning30 min
Semaine
4
6 heures pour terminer

Unsupervised Learning

...
3 vidéos (Total 50 min), 3 lectures, 2 quiz
3 vidéos
Unsupervised Learning: Evaluation18 min
Jupyter Notebook Demonstration: Machine Learning11 min
3 lectures
Introduction to Unsupervised Learning10 min
Unsupervised Learning: Evaluation10 min
Jupyter Notebook Demonstration: Machine Learning in Python10 min
1 exercice pour s'entraîner
Knowledge Check: Unsupervised Learning30 min

Enseignants

Avatar

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

Huan Liu

Professor: Computer Science and Engineering
School of Computing, Informatics, and Decision Systems Engineering (CASCADE)

Commencez à travailler pour obtenir votre master

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.

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