Vom începe cursul prin a defini ce este știința datelor. Vom parcurge fluxul de lucru specific acestui domeniu și modul în care știința datelor se aplică problemelor reale. La final, vom afla despre diferitele roluri existente în cadrul acestui domeniu.

Ce este știința datelor?

Date științifice peste tot!

Importanța științei datelor

Aplicații ale științei datelor

Doza zilnică de știința datelor

Știința asistenților inteligenți

Roluri și instrumente în știința datelor

Alegerea candidatului potrivit

Rolul unui om de știință al datelor

Introducere în știința datelor

Acum că înțelegem fluxul de lucru din știința datelor, vom aprofunda primul pas: colectarea și stocarea datelor. Vom afla despre diferitele surse de date disponibile, cum arată aceste date, cum se stochează după colectare și cum o conductă de date poate automatiza acest proces.

Surse de date

Cereri

Date interne

Date deschise

Clasificarea surselor de date

Frecvența astmului

Tipuri de date

Opțiuni

Date cantitative

Date calitative

Clasificarea tipurilor de date

Scorul net de promovare

Tracker de activitate

Stocarea și regăsirea datelor

Platforme cloud

Interogarea unei baze de date

Seturi de date

Bază de date relațională

Bază de date de documente

Ce tip de bază de date?

Pipeline-uri de date

Caracteristicile conductelor de date

Sarcini

Extragere

Transformare

Încărcare

Extragere, Transformare, Încărcare

Colectarea și stocarea datelor

Pregătirea datelor este esențială: oamenii de știință al datelor petrec 80% din timp curățând și prelucrând date și doar 20% analizându-le efectiv. Acest capitol îți va arăta cum să identifici problemele din datele tale și cum să gestionezi valorile lipsă și valorile extreme. Vei învăța apoi despre vizualizare, un instrument indispensabil atât pentru explorarea datelor, cât și pentru comunicarea rezultatelor.

Pregătirea datelor

Adevărul există undeva acolo

Ești pregătit?

Analiza exploratorie a datelor

Analiza exploratorie a datelor numerice

EDA vizuală

Vizualizare

Tablouri de bord interactive

Îmbunătățirea unui dashboard

Pregătire, explorare și vizualizare

În acest capitol final, vom discuta despre experimentare și predicție! Vom începe cu experimentele și vom acoperi testarea A/B, apoi vom trece la prognoza seriilor de timp, unde vom afla cum se anticipează evenimentele viitoare. Vom încheia cu învățarea automată, explorând învățarea supervizată și clusterizarea.

Testare A/B

Crearea unui flux de lucru pentru testarea A/B

Semnificația statistică

Rezultate intermediare

Previzionarea seriilor de timp

Clasificarea datelor de tip serie temporală

Interpretează un grafic de serie temporală

Învățare automată supervizată

Când să folosești învățarea automată supervizată

Caracteristici și etichete

Evaluarea modelelor

Clustering

Supervizat vs. nesupervizat

Selectarea numărului de clustere

Felicitări!

Experimentare și predicție

Course Glossary

Ce este știința datelor, de ce este atât de populară și de ce Harvard Business Review a numit-o „cel mai sexy job al secolului XXI"? În acest curs non-tehnic, vei fi introdus în tot ceea ce ai vrut vreodată să știi despre acest domeniu în plină expansiune, fără să fie nevoie să scrii nicio linie de cod. Prin exerciții practice, vei afla despre diferitele roluri ale unui om de știință al datelor, despre subiecte fundamentale precum testarea A/B, analiza seriilor de timp și învățarea automată, și despre modul în care specialiștii în date extrag cunoștințe și perspective din date reale. Așadar, nu te lăsa intimidat de jargon. Începe să înveți, dobândește competențe într-un domeniu extrem de căutat și descoperă de ce știința datelor este pentru toată lumea!

Videourile conțin transcrieri live, pe care le poți accesa apăsând „Afișează transcrierea" în colțul din stânga jos al fiecărui video.

Glosarul cursului se află în dreapta, în secțiunea de resurse.

Pentru a obține credite CPE, trebuie să finalizezi cursul și să obții un scor de 70% la evaluarea calificată. Poți accesa evaluarea apăsând pe notificarea de credite CPE din dreapta.

Descoperă ce este știința datelor, de ce e populară și învață prin exerciții practice. Fără cod.

Înțelegerea științei datelor

Introducere în data science fără programare.

Înțelegerea subiectelor de date

Caracteristicile conductelor de date

Înțelegerea științei datelor

Exercițiu interactiv practic