Informações sobre o curso

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Resultados de carreira do aprendiz

67%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

60%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

33%

recebi um aumento ou promoção

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Aprox. 11 horas para completar

Inglês

Legendas: Inglês

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67%

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Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

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Aprox. 11 horas para completar

Inglês

Legendas: Inglês

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1

Semana 1

3 horas para concluir

Visualization

3 horas para concluir
14 vídeos (Total 49 mín.)
14 videos
02 Introduction: Motivating Examples3min
03 Data Types: Definitions3min
04 Mapping Data Types to Visual Attributes3min
05 Data Types Exercise2min
06 Data Types and Visual Mappings Exercises4min
07 Data Dimensions3min
08 Effective Visual Encoding3min
09 Effective Visual Encoding Exercise2min
10 Design Criteria for Visual Encoding2min
11 The Eye is not a Camera4min
12 Preattentive Processing4min
13 Estimating Magnitude3min
14 Evaluating Visualizations3min
Semana
2

Semana 2

1 hora para concluir

Privacy and Ethics

1 hora para concluir
14 vídeos (Total 85 mín.)
14 videos
Barrow Study Problems4min
Reifying Ethics: Codes of Conduct6min
ASA Code of Conduct: Responsibilities to Stakeholders4min
Other Codes of Conduct6min
Examples of Codified Rules: HIPAA3min
Privacy Guarantees: First Attempts6min
Examples of Privacy Leaks6min
Formalizing the Privacy Problem7min
Differential Privacy Defined9min
Global Sensitivity5min
Laplacian Noise4min
Adding Laplacian Noise and Proving Differential Privacy5min
Weaknesses of Differential Privacy7min
Semana
3

Semana 3

4 horas para concluir

Reproducibility and Cloud Computing

4 horas para concluir
17 vídeos (Total 71 mín.)
17 videos
Reproducibility Gold Standard5min
Anecdote: The Ocean Appliance4min
Code + Data + Environment3min
Cloud Computing Introduction2min
Cloud Computing History5min
Code + Data + Environment + Platform3min
Cloud Computing for Reproducible Research3min
Advantages of Virtualization for Reproducibility5min
Complex Virtualization Scenarios3min
Shared Laboratories3min
Economies of Scale4min
Provisioning for Peak Load2min
Elasticity and Price Reductions5min
Server Costs vs. Power Costs2min
Reproducibility for Big Data5min
Counter-Arguments and Summary4min
1 exercício prático
AWS Credit Opt-in Consent Form2min

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oferecido por

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Universidade de Washington

Sobre Programa de cursos integrados Ciência de dados em larga escalaCiência de Dados em Larga Escala

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....
Ciência de dados em larga escalaCiência de Dados em Larga Escala

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.

  • Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.