In the capstone, students will engage on a real world project requiring them to apply skills from the entire data science pipeline: preparing, organizing, and transforming data, constructing a model, and evaluating results. Through a collaboration with Coursolve, each Capstone project is associated with partner stakeholders who have a vested interest in your results and are eager to deploy them in practice. These projects will not be straightforward and the outcome is not prescribed -- you will need to tolerate ambiguity and negative results! But we believe the experience will be rewarding and will better prepare you for data science projects in practice.
Este curso faz parte do Programa de cursos integrados Ciência de dados em larga escalaCiência de Dados em Larga Escala
Ciência de dados em escala - Trabalho de conclusão de curso
oferecido por
Programa de cursos integrados Ciência de dados em larga escalaCiência de Dados em Larga EscalaUniversidade de Washington
Informações sobre o curso
4.1
21 classificações
Habilidades que você terá
Python ProgrammingR ProgrammingData AnalysisData WranglingStatistics
Programa - O que você aprenderá com este curso
Semana
1Project A: Blight Fight
In this project, you will build a model to predict when a building is likely to be condemned. The data is real, the problem is real, and the impact is real.
2 leituras
2 leituras
Get the Data10min
Understand the Domain10min
Semana
2Week 2: Derive a list of buildings
You are given sets of incidents with location information; you need to use some assumptions to group these incidents by location to identify specific buildings.
1 leitura, 1 teste
1 leituras
Milestone: Create a list of "buildings" from a list of geo-located incidents10min
Semana
3Week 3: Construct a training dataset
Construct a training set by associating each of your buildings with a ground truth label derived from the permit data.
1 leitura, 1 teste
1 leituras
Milestone: Derive labels for each building10min
Semana
4Week 4: Train and evaluate a simple model
Use a trivial feature set to train and evaluate a simple model
1 leitura, 1 teste
1 leituras
Milestone: Train a Simple Model10min
Instrutores
Bill Howe
Director of ResearchScalable Data Analytics
Sobre Universidade de Washington
Founded in 1861, the University of Washington is one of the oldest state-supported institutions of higher education on the West Coast and is one of the preeminent research universities in the world.
Sobre o 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.
Perguntas Frequentes – FAQ
Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
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.
O que recebo ao me inscrever nesta Especialização?
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.
Qual é a política de reembolso?
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.
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