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第 2 门课程(共 4 门)

开始攻读学位

尝试观看 Master of Computer Science 学位的课程视频、阅读课程以及完成自主学习作业

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立即开始,按照自己的计划学习。

可灵活调整截止日期

根据您的日程表重置截止日期。

中级

完成时间大约为25 小时

建议:2-5 hours per week...

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教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

1
完成时间为 2 小时

Getting Started

...
1 个视频 (总计 14 分钟), 6 个阅读材料, 1 个测验
6 个阅读材料
About the Course10分钟
Best Practices for Online Learning10分钟
Technology Tools10分钟
Learning Journey Syllabus10分钟
Introduction to Multivariate Analysis10分钟
Multivariate Analysis10分钟
1 个练习
Knowledge Check: Introduction to Multivariate Analysis30分钟
2
完成时间为 4 小时

Multivariate Analysis

...
6 个视频 (总计 79 分钟), 6 个阅读材料, 4 个测验
6 个视频
Mosaic Plots8分钟
Pixel Based Displays6分钟
Parallel Coordinate Plots20分钟
Text Visualization7分钟
Jupyter Notebook Demonstration: Multivariate Analysis17分钟
6 个阅读材料
Introduction to Scatterplots10分钟
Introduction to Mosaic Plots and Pixel Based Displays10分钟
Introduction to Pixel Based Displays10分钟
Introduction to Parallel Coordinate Plots10分钟
Introduction to Text Visualization10分钟
Jupyter Notebook Demonstration: Advanced Graphics in Python10分钟
4 个练习
Knowledge Check: Introduction to Scatterplots30分钟
Knowledge Check: Mosaic Plots and Pixel Based Displays30分钟
Knowledge Check: Parallel Coordinate Plots30分钟
Knowledge Check: Text Visualization30分钟
3
完成时间为 2 小时

Supervised Learning

...
4 个视频 (总计 55 分钟), 4 个阅读材料, 1 个测验
4 个视频
Supervised Learning: Nearest Neighbor16分钟
Supervised Learning: Regression8分钟
Supervised Learning: Evaluation11分钟
4 个阅读材料
Data Visualization and Machine Learning Connection10分钟
Introduction to Nearest Neighbor Classifier10分钟
Supervised Learning: Regression10分钟
Supervised Learning: Evaluation10分钟
1 个练习
Knowledge Check: Supervised Learning30分钟
4
完成时间为 6 小时

Unsupervised Learning

...
3 个视频 (总计 50 分钟), 3 个阅读材料, 2 个测验
3 个视频
Unsupervised Learning: Evaluation18分钟
Jupyter Notebook Demonstration: Machine Learning11分钟
3 个阅读材料
Introduction to Unsupervised Learning10分钟
Unsupervised Learning: Evaluation10分钟
Jupyter Notebook Demonstration: Machine Learning in Python10分钟
1 个练习
Knowledge Check: Unsupervised Learning30分钟
5
完成时间为 4 小时

Part 1: Geographical Analysis

...
8 个视频 (总计 73 分钟), 9 个阅读材料, 3 个测验
8 个视频
Thematic Maps7分钟
Coordinate System6分钟
Map Projections8分钟
Map Elements and Typography5分钟
Introduction to Choropleth Maps and Color Schemes8分钟
Data Classifications21分钟
Spatial Statistics12分钟
9 个阅读材料
Unit Introduction10分钟
Introduction to Geographic Analysis and Visualization10分钟
Thematic Maps10分钟
Coordinate System10分钟
Map Projections10分钟
Map Elements and Typography10分钟
Choropleth Maps10分钟
Data Classifications10分钟
Spatial Statistics10分钟
3 个练习
Knowledge Check: Introduction to Geographic Analysis30分钟
Knowledge Check: Choropleth Maps30分钟
Knowledge Check: Spatial Statistics30分钟
6
完成时间为 7 小时

Part 2: Geographical Analysis

...
4 个视频 (总计 46 分钟), 4 个阅读材料, 4 个测验
4 个视频
Spatial Scan Statistics8分钟
Geovisual Analytics Systems15分钟
Jupyter Notebook Demonstration: Geographic Data10分钟
4 个阅读材料
Spatial Autocorrelation10分钟
Spatial Scan Statistics10分钟
Geovisual Analytics Systems10分钟
Jupyter Notebook Demonstration: Geographic Visualization and Data Analysis in Python10分钟
3 个练习
Knowledge Check: Spatial Autocorrelation30分钟
Knowledge Check: Spatial Scan Statistics30分钟
Knowledge Check: Geovisual Analytics Systems30分钟

讲师

Avatar

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
Avatar

Huan Liu

Professor: Computer Science and Engineering
School of Computing, Informatics, and Decision Systems Engineering (CASCADE)

领先获取学位

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关于 亚利桑那州立大学

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....

关于 数据可视化 专项课程

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....
数据可视化

常见问题

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