이 강좌에 대하여

최근 조회 259,122
유연한 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
초급 단계

No previous experience required, although prior use of Jupyter Notebooks will be beneficial. 

완료하는 데 약 8시간 필요
영어

배울 내용

  • Describe what a methodology is and why data scientists need a methodology.

  • Apply the six stages in the Cross-Industry Process for Data Mining (CRISP-DM) methodology to analyze a case study. 

  • Determine an appropriate analytic model including predictive, descriptive, and classification models to analyze a case study.  

  • Decide on  appropriate sources of data for your data science project. 

귀하가 습득할 기술

  • Data Science
  • Methodology
  • CRISP-DM
  • Data Analysis
  • Data Mining
유연한 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
초급 단계

No previous experience required, although prior use of Jupyter Notebooks will be beneficial. 

완료하는 데 약 8시간 필요
영어

제공자:

Placeholder

IBM 기술 네트워크

학사 학위 취득 시작

이 강좌은(는) IBM 기술 네트워크의 100% 온라인 Bachelor of Science in Computer Science 중 일부입니다. 전체 프로그램을 수료하면 귀하의 강좌가 학위 취득에 반영됩니다.

강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up93%(18,522개의 평가)
1
1
완료하는 데 3시간 필요

From Problem to Approach and From Requirements to Collection

완료하는 데 3시간 필요
5개 동영상 (총 19분), 3 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
2
2
완료하는 데 3시간 필요

From Understanding to Preparation and From Modeling to Evaluation

완료하는 데 3시간 필요
6개 동영상 (총 22분), 3 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
3
3
완료하는 데 2시간 필요

From Deployment to Feedback

완료하는 데 2시간 필요
3개 동영상 (총 10분), 2 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트

검토

DATA SCIENCE METHODOLOGY의 최상위 리뷰

모든 리뷰 보기

자주 묻는 질문

궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.