Acerca de este Curso
3.2
13 calificaciones
6 revisiones

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Nivel intermedio

Aprox. 21 hora para completar

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

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English)

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1
2 horas para completar

Getting Started

...
3 videos (Total 26 minutos), 8 readings, 1 quiz
3 videos
Introduction to Data Exploration7m
Data Challenges12m
8 lecturas
About the Course10m
Best Practices for Online Learning10m
What will I be able to do when I complete this course?10m
Technology Tools10m
Learning Journey Syllabus10m
Lesson Introduction: What is Visualization?5m
Lesson Introduction: Data Exploration5m
Data Challenges5m
1 ejercicio de práctica
Knowledge Check: Data Visualization and Exploration30m
Semana
2
4 horas para completar

Introduction to Data Exploration Components

...
7 videos (Total 106 minutos), 8 readings, 2 quizzes
7 videos
Vector Data12m
Basis of a Vector Space11m
Vector Features8m
Vector Distance Measures26m
Vector Norms8m
Strings and Sequences24m
8 lecturas
Lesson Introduction: Common Data Representations3m
Introduction to Data Models and Data Organization5m
Vector Data10m
Basis of Vector Data10m
Vector Features10m
Vector Distance Measures10m
Vector Norms10m
Strings and Spaces10m
2 ejercicios de práctica
Knowledge Check: Vector Data8m
Knowledge Check: Common Data Representations30m
Semana
3
7 horas para completar

Exploratory Querying and Visual Variables Used in Data Exploration and Visualization

...
4 videos (Total 83 minutos), 5 readings, 2 quizzes
4 videos
Visual Variables18m
Color Schemes and Design13m
Jupyter Notebooks Demonstration: Cereal Data9m
5 lecturas
Exploratory Querying10m
Lesson Introduction: Visual Variables10m
Lesson Introduction: Color Schemes and Design10m
Next Steps: Jupyter Notebook Demonstrations10m
Jupyter Notebook Demonstration: Loading Data in Python10m
1 ejercicio de práctica
Knowledge Check: Visual Elements Used in Data Visualization30m
Semana
4
3 horas para completar

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

...
5 videos (Total 45 minutos), 5 readings, 4 quizzes
5 videos
Introduction to Pie Charts5m
Bar and Line Charts10m
Design Considerations for Non-Data Components of Graphs9m
Creating Histograms14m
5 lecturas
Exploratory Data Analysis10m
Lesson Introduction: Design Principles for Pie and Donut Charts10m
Lesson Introduction: Design Principles for Bar Charts and Line Charts10m
Design Considerations for Non-Data Components of Graphs10m
Lesson Introduction: Design Principles for Histograms10m
4 ejercicios de práctica
Knowledge Check: Exploratory Data Analysis30m
Knowledge Check: Pie and Donut Charts4m
Knowledge Check: Bar and Line Charts30m
Knowledge Check: Histograms30m
3.2
6 revisionesChevron Right

Principales revisiones

por AFAug 15th 2018

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

Instructores

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

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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Este curso es parte del Master of Computer Science completamente en línea de Universidad del Estado de Arizona. Comienza un curso abierto o un programa especializado hoy mismo para ver cursos con profesores de iMBA y completar tareas a tu propio ritmo. Cuando completas cada curso, recibes un certificado que puedes añadir a tu perfil de LinkedIn y currículum. Si envías una solicitud y eres aceptado en el programa completo, los cursos cuentan para tu título.

Acerca de Universidad del Estado de 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....

Acerca del programa especializado Visualización de datos

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....
Visualización de datos

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 te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. 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 auditar el curso sin costo.

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