线上课堂 / 职业技能课 / 数据科学

本课程介绍类，实例和继承。将学习如何使用类以简洁自然的方式表示数据。密西根大学；主讲教授：Paul Resnick；课时4周 ...

2020-05-14 83

介绍统计领域，包括数据来自何处，研究设计，数据管理以及对数据进行浏览和可视化。识别不同类型的数据，学习如何可视化，分析和解释单变量和多变量数据的摘要。密西根大学；主讲教...

2020-05-14 69

本课程将通过使用NetworkX库的教程介绍网络分析。了解什么是网络分析以及为什么我们可以将现象建模为网络的动机。密西根大学；主讲教授：Daniel Romero；课时4周 ...

2020-05-14 50

介绍应用机器学习，将重点更多地放在技术和方法上，而不是背后的统计数据上。讨论机器学习与描述性统计的不同之处，并通过教程介绍scikit学习工具包。密西根大学；主讲教授：Kevyn Col...

2020-05-14 86

学生将构建一系列应用程序，以使用Python检索，处理和可视化数据。这些项目将涉及专业化的所有要素。密西根大学；主讲教授：Charles Severance；课时7周 ...

2020-05-14 191

本课程将向学习者介绍python编程环境的基础知识，包括基本的python编程技术，例如lambda，读取和操作csv文件以及numpy库。密西根大学；主讲教授：Christopher Brooks；课时4周 ...

2020-05-14 175

本课程将探讨使用数据进行估计和评估理论背后的基本原理。分析分类数据和定量数据。学习如何构建置信区间。使用样本数据来评估关于参数值的理论是否与数据一致。密西根大学；主讲教...

2020-05-14 54

本课程将向学习者介绍信息可视化的基础知识，重点是使用matplotlib库进行报告和制图。密西根大学；主讲教授：Christopher Brooks；课时4周...

2020-05-14 140

本课程将介绍和探索各种统计建模技术，包括线性回归，逻辑回归，广义线性模型，分层和混合效应（或多级）模型以及贝叶斯推理技术。密西根大学；主讲教授：Kerby Shedden；课时4周 ...

2020-05-14 53

本课程将向学习者介绍文本挖掘和文本处理基础知识。密西根大学；主讲教授：V.G. Vinod Vydiswaran；课时4周 ...

2020-05-14 172