關於此 專項課程

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Learn scalable data management, evaluate big data technologies, and design effective visualizations. This Specialization covers intermediate topics in data science. You will gain hands-on experience with scalable SQL and NoSQL data management solutions, data mining algorithms, and practical statistical and machine learning concepts. You will also learn to visualize data and communicate results, and you’ll explore legal and ethical issues that arise in working with big data. In the final Capstone Project, developed in partnership with the digital internship platform Coursolve, you’ll apply your new skills to a real-world data science project.
學生職業成果
67%
完成此 專項課程 後開始了新的職業。
33%
加薪或升職。

可分享的證書

完成後獲得證書

100% 在線課程

立即開始,按照自己的計劃學習。

靈活的計劃

設置並保持靈活的截止日期。

中級

完成時間大約為3 個月

建議 6 小時/週

英語(English)

字幕:英語(English), 韓語
學生職業成果
67%
完成此 專項課程 後開始了新的職業。
33%
加薪或升職。

可分享的證書

完成後獲得證書

100% 在線課程

立即開始,按照自己的計劃學習。

靈活的計劃

設置並保持靈活的截止日期。

中級

完成時間大約為3 個月

建議 6 小時/週

英語(English)

字幕:英語(English), 韓語

專項課程的運作方式

加入課程

Coursera 專項課程是幫助您掌握一門技能的一系列課程。若要開始學習,請直接註冊專項課程,或預覽專項課程並選擇您要首先開始學習的課程。當您訂閱專項課程的部分課程時,您將自動訂閱整個專項課程。您可以只完成一門課程,您可以隨時暫停學習或結束訂閱。訪問您的學生面板,跟踪您的課程註冊情況和進度。

實踐項目

每個專項課程都包括實踐項目。您需要成功完成這個(些)項目才能完成專項課程並獲得證書。如果專項課程中包括單獨的實踐項目課程,則需要在開始之前完成其他所有課程。

獲得證書

在結束每門課程並完成實踐項目之後,您會獲得一個證書,您可以向您的潛在雇主展示該證書並在您的職業社交網絡中分享。

how it works

此專項課程包含 4 門課程

課程1

課程 1

大规模数据处理:系统与算法

4.3
710 個評分
156 條評論
課程2

課程 2

实用预测分析:模型与方法

4.1
292 個評分
55 條評論
課程3

課程 3

Communicating Data Science Results

3.6
130 個評分
36 條評論
課程4

課程 4

大规模数据科学 - 毕业项目

4.1
21 個評分
5 條評論

提供方

华盛顿大学 徽標

华盛顿大学

審閱

來自大规模数据科学的熱門評論

常見問題

  • 可以!点击您感兴趣的课程卡开始注册即可。注册并完成课程后,您可以获得可共享的证书,或者您也可以旁听该课程免费查看课程资料。如果您订阅的课程是某专项课程的一部分,系统会自动为您订阅完整的专项课程。访问您的学生面板,跟踪您的进度。

  • 此课程完全在线学习,无需到教室现场上课。您可以通过网络或移动设备随时随地访问课程视频、阅读材料和作业。

  • 此专项课程不提供大学学分,但部分大学可能会选择接受专项课程证书作为学分。查看您的合作院校了解详情。

  • Time to completion can vary based on your schedule, but most learners are able to complete the Specialization in 5 months.

  • Each course in the Specialization is offered on a regular schedule, with sessions starting about once per month. If you don't complete a course on the first try, you can easily transfer to the next session, and your completed work and grades will carry over.

  • We recommend taking the courses in the order presented, as each subsequent course will build on material from previous courses.

  • Coursera courses and certificates don't carry university credit, though some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.

  • You will have experience working independently on data science challenges, analyzing real data sources on and off the web, potentially at terabyte-scale. You will be poised to pursue deeper technical study in software systems, scalable algorithms, statistics, machine learning, and visualization.

  • Learners will need intermediate programming experience (roughly equivalent to two college courses) and some familiarity with databases. Programming assignments throughout the Specialization will use a combination of Python, SQL, Scala, R, and Javascript; familiarity with one or more of these languages will be helpful.

還有其他問題嗎?請訪問 學生幫助中心