Online cursus – gecertificeerde professionele specialisatie in Google data science, Universiteit van Washington

Het aanpakken van echte data-uitdagingen. Beheers de cognitieve, statistische en informatieve datawetenschappen in drie cursussen.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Professional Certificate

Gemiddeld niveau

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Op SQL en NoSQL gebaseerd gegevensbeheer
  • Algoritmen voor het zoeken naar gegevens
  • Praktische principes in statistiek en machine learning
  • Presentatie van gegevens en communicatie van resultaten
  • Juridische en ethische kwesties bij het werken met big data

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • data-analist
  • data wetenschapper
  • Gegevensingenieur
  • Projectmanager op het gebied van big data
  • Ontwikkelaar van dataapplicaties
  • Big data-analist
  • Machine learning-expert
  • Adviseur informatietechnologie

Stage – een cursusreeks van 4 cursussen

Leer uitgebreid databeheer, evalueer big data-technologieën en ontwerp effectieve visualisaties.

Onderwerpen die aan bod komen:

  • Op SQL en NoSQL gebaseerd gegevensbeheer
  • Algoritmen voor het zoeken naar gegevens
  • Praktische principes in statistiek en machine learning
  • Presentatie van gegevens en communicatie van resultaten
  • Juridische en ethische kwesties bij het werken met big data

In het afstudeerproject, ontwikkeld in samenwerking met digitaal stageplatform Korsolv, pas je je nieuwe vaardigheden toe in een echt data science-project.

Details of the courses that make up the specialization

Cursus 1: Gegevensmanipulatie op schaal: systemen en algoritmen

Duur: 20 uur

Beoordeling: 4,3 (766 beoordelingen)

Wat je gaat leren:

De cursus leert u het landschap van de relevante systemen, de principes waarop ze zijn gebaseerd en hun vakgebieden. Je leert ook over de geschiedenis en context van data science, de vaardigheden, uitdagingen en methoden die de term omvat, en hoe je een data science-project kunt opzetten.

Leerdoelen:

  • Beschrijf gemeenschappelijke patronen en uitdagingen in data science-projecten.
  • Identificeer en gebruik programmeermodellen die verband houden met het manipuleren van gegevens op schaal.
  • Gebruik databasetechnologieën die zijn aangepast voor grootschalige analyses.
  • Evalueer NoSQL-systemen en beschrijf hun afwegingen.
  • Denk in termen van MapReduce om algoritmen te schrijven in Hadoop en Spark.
  • Beschrijf het landschap van big data-systemen gespecialiseerd voor grafieken, arrays en streams.

Vaardigheden die je opdoet:

  • Relatieve algebra
  • Python-programmering
  • SQL
  • KaartVerminderen

Cursus 2: Praktische voorspellende analyses: modellen en methoden

Duur: 6 uur

Beoordeling: 4,1 (317 beoordelingen)

Wat je gaat leren:

In deze cursus ontwerp je statistische experimenten en analyseer je de resultaten met behulp van moderne methoden. Je leert ook over de veel voorkomende valkuilen bij het interpreteren van statistische argumenten, vooral met betrekking tot big data.

Leerdoelen:

  • Ontwerp effectieve experimenten en analyseer de resultaten.
  • Gebruik steekproefmethoden om duidelijke statistische argumenten te formuleren.
  • Verschillende classificatiemethoden uitleggen en toepassen.
  • Concepten en methoden van onbegeleid leren uitleggen en toepassen.
  • Beschrijf de algemene idiomen van grootschalige grafiekanalyse.

Vaardigheden die je opdoet:

  • zal willekeurig worden gerangschikt
  • Voorspellende analyses
  • machinaal leren
  • R-programmering

Cursus 3: Data Science-resultaten communiceren

Duur: 7 uur

Beoordeling: 3,4 (142 beoordelingen)

Wat je gaat leren:

Je leert visualisaties ontwerpen en controleren, de huidige stand van zaken op het gebied van de privacy, ethiek en governance van big data uitleggen en cloud computing gebruiken om big data reproduceerbaar te analyseren.

Leerdoelen:

  • Visualisaties ontwerpen en beoordelen.
  • Leg de huidige staat van privacy, ethiek en big data governance uit.
  • Gebruik cloud computing om big data op reproduceerbare wijze te analyseren.

Cursus 4: Data Science op schaal – Eindproject

Duur: 6 uur

Beoordeling: 3,8 (25 beoordelingen)

Wat je gaat leren:

In het afstudeerproject zullen de studenten deelnemen aan een echt project waarbij ze vaardigheden uit de volledige pijplijn van datawetenschap moeten toepassen: het voorbereiden, organiseren en transformeren van gegevens, het bouwen van een model en het evalueren van de resultaten.

Vaardigheden die je opdoet:

  • gegevensverwerking
  • statistieken
  • data-analyse
  • Python-programmering
  • R-programmering