Acerca de este Curso
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Learner Career Outcomes

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Nivel principiante

Aprox. 16 horas para completar

Sugerido: 10 hours/week...

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English)

Qué aprenderás

  • Check

    How to design Data Science workflows without any programming involved

  • Check

    Essential Data Science skills to design, build, test and evaluate predictive models

  • Check

    Data Manipulation, preparation and cclassification and clustering methods

  • Check

    Ways to apply Data Science algorithms to real data and evaluate and interpret the results

Learner Career Outcomes

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Nivel principiante

Aprox. 16 horas para completar

Sugerido: 10 hours/week...

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English)

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1
4 horas para completar

Welcome to the world of Big Data

7 videos (Total 38 minutos), 4 lecturas, 2 cuestionarios
7 videos
Welcome to Module 127s
First Joke19s
Big Data Characteristics and Applications5m
Big Data Applications7m
Big Data Analytics8m
Introduction to Data Mining11m
4 lecturas
Big Data Impact and Challanges30m
Big Data Analytics: Applications, Prospects and Challenges45m
10 signs of Data Science Maturity45m
NIST Big Data interoperability Framework (NBDIF)1h
2 ejercicios de práctica
Big Data Quiz15m
Module 1 quiz20m
Semana
2
5 horas para completar

Introduction to KNIME Analytics Platform

10 videos (Total 40 minutos), 11 lecturas, 5 cuestionarios
10 videos
Module 2 Joke11s
Introduction to KNIME Analytics Platform3m
Install KNIME Analytics Platform1m
Exploring KNIME Workspace6m
Creating new workflows in KNIME5m
My First KNIME Workflow Exercise2m
Node Operations in KNIME5m
Data Types and Formats in KNIME6m
Creating Analytics Workflow in KNIME8m
11 lecturas
KNIME Analytics Platform Web site link20m
Download KNIME10m
KNIME Installation Guide20m
KNIME getting Started10m
KNIME workbench guide30m
Example Workflows15m
KNIME Whitepaper30m
adult.csv data set10m
KNIME Book Chapter 130m
Autos Data Set10m
Iris.csv data10m
5 ejercicios de práctica
Install KNIME Quiz15m
Exploring KNIME15m
Node Operations Quiz
Filtering Data Quiz20m
Filtering Workflow Assignment45m
Semana
3
1 hora para completar

Data Manipulation and Visualization

14 videos (Total 42 minutos), 2 cuestionarios
14 videos
Intro to Data Manipulation in KNIME5m
Rule Engine3m
String Manipulation3m
String Replacer2m
String Splitting and Column Combining2m
Column Resorter2m
Type Conversions2m
Database Operations2m
Scatterplot4m
Color Manager in KNIME4m
Line Plot2m
Parallel Coordinate Plot2m
Bar Charts3m
2 ejercicios de práctica
Rule Engine Quiz
Module 3 Assignment
Semana
4
3 horas para completar

Machine Learning

8 videos (Total 63 minutos), 3 lecturas, 3 cuestionarios
8 videos
Module 4 Joke42s
Introduction to Data Science13m
Introduction to Decision Tree Induction11m
Building Decision Tree Model in KNIME5m
Decision Tree Workflow15m
Intro to K-means Clustering8m
K-means Clustering In KNIME7m
3 lecturas
Decision Tree Reading30m
Decision Trees Examples in KNIME20m
Book Chapter on Clustering45m
3 ejercicios de práctica
Decision Trees Quiz
Decision Tree Assignment45m
Clustering Assignment

Instructor

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Natasha Balac, Ph.D.

Interdisciplinary Center for Data Science
Qualcomm Institute/CalIT2

Acerca de Universidad de California en San Diego

UC San Diego is an academic powerhouse and economic engine, recognized as one of the top 10 public universities by U.S. News and World Report. Innovation is central to who we are and what we do. Here, students learn that knowledge isn't just acquired in the classroom—life is their laboratory....

Preguntas Frecuentes

  • Una vez que te inscribes para obtener un Certificado, tendrás acceso a todos los videos, cuestionarios y tareas de programación (si corresponde). Las tareas calificadas por compañeros solo pueden enviarse y revisarse una vez que haya comenzado tu sesión. Si eliges explorar el curso sin comprarlo, es posible que no puedas acceder a determinadas tareas.

  • Cuando compras un Certificado, obtienes acceso a todos los materiales del curso, incluidas las tareas calificadas. Una vez que completes el curso, se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes participar del curso como oyente sin costo.

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.