Informações sobre o curso
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100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Aprox. 21 horas para completar

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

Inglês

Legendas: Inglês
Os alunos fazendo este Course são
  • Economists
  • Data Scientists
  • Machine Learning Engineers
  • Data Analysts
  • Designers

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

Inglês

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
2 horas para concluir

Getting Started

3 vídeos (Total 26 mín.), 8 leituras, 1 teste
3 videos
Introduction to Data Exploration7min
Data Challenges12min
8 leituras
About the Course10min
Best Practices for Online Learning10min
What will I be able to do when I complete this course?10min
Technology Tools10min
Learning Journey Syllabus10min
Lesson Introduction: What is Visualization?5min
Lesson Introduction: Data Exploration5min
Data Challenges5min
1 exercício prático
Knowledge Check: Data Visualization and Exploration30min
Semana
2
4 horas para concluir

Introduction to Data Exploration Components

7 vídeos (Total 106 mín.), 8 leituras, 2 testes
7 videos
Vector Data12min
Basis of a Vector Space11min
Vector Features8min
Vector Distance Measures26min
Vector Norms8min
Strings and Sequences24min
8 leituras
Lesson Introduction: Common Data Representations3min
Introduction to Data Models and Data Organization5min
Vector Data10min
Basis of Vector Data10min
Vector Features10min
Vector Distance Measures10min
Vector Norms10min
Strings and Spaces10min
2 exercícios práticos
Knowledge Check: Vector Data8min
Knowledge Check: Common Data Representations30min
Semana
3
7 horas para concluir

Exploratory Querying and Visual Variables Used in Data Exploration and Visualization

4 vídeos (Total 83 mín.), 5 leituras, 2 testes
4 videos
Visual Variables18min
Color Schemes and Design13min
Jupyter Notebooks Demonstration: Cereal Data9min
5 leituras
Exploratory Querying10min
Lesson Introduction: Visual Variables10min
Lesson Introduction: Color Schemes and Design10min
Next Steps: Jupyter Notebook Demonstrations10min
Jupyter Notebook Demonstration: Loading Data in Python10min
1 exercício prático
Knowledge Check: Visual Elements Used in Data Visualization30min
Semana
4
3 horas para concluir

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

5 vídeos (Total 45 mín.), 5 leituras, 4 testes
5 videos
Introduction to Pie Charts5min
Bar and Line Charts10min
Design Considerations for Non-Data Components of Graphs9min
Creating Histograms14min
5 leituras
Exploratory Data Analysis10min
Lesson Introduction: Design Principles for Pie and Donut Charts10min
Lesson Introduction: Design Principles for Bar Charts and Line Charts10min
Design Considerations for Non-Data Components of Graphs10min
Lesson Introduction: Design Principles for Histograms10min
4 exercícios práticos
Knowledge Check: Exploratory Data Analysis30min
Knowledge Check: Pie and Donut Charts4min
Knowledge Check: Bar and Line Charts30min
Knowledge Check: Histograms30min
3.4
6 avaliaçõesChevron Right

Principais avaliações do Introduction to Data Exploration and Visualization

por AFAug 15th 2018

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

Instrutores

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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
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K. Selcuk Candan

Professor of Computer Science and Engineering
Director of ASU’s Center for Assured and Scalable Data Engineering (CASCADE)

Comece a trabalhar rumo ao seu mestrado

Este curso é parte da graduação 100% on-line Master of Computer Science da Universidade do Estado do Arizona. Caso seja aceito para o programa completo, seus cursos contarão para sua graduação.

Sobre Universidade do Estado do 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....

Sobre Programa de cursos integrados Visualização de Dados

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....
Visualização de Dados

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.