Data Science at Scale Specialization [15622]


Tackle Real Data Challenges

Master computational, statistical, and informational data science in three courses.

About This Specialization

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.

Created by:


courses
4 courses

Follow the suggested order or choose your own.

projects
Projects

Designed to help you practice and apply the skills you learn.

certificates
Certificates

Highlight your new skills on your resume or LinkedIn.

Courses
Intermediate Specialization.
Some related experience required.
  1. COURSE 1

    Data Manipulation at Scale: Systems and Algorithms

    Upcoming session: Mar 13 — Apr 17.
    Commitment
    4 weeks of study, 6-8 hours/week
    Subtitles
    English

    About the Course

    Data analysis has replaced data acquisition as the bottleneck to evidence-based decision making --- we are drowning in it. Extracting knowledge from large, heterogeneous, and noisy datasets requires not only powerful computing resources, but the programming abstractions to use them effectively. The abstractions that emerged in the last decade blend ideas from parallel databases, distributed systems, and programming languages to create a new class of scalable data analytics platforms that form the foundation for data science at realistic scales. In this course, you will learn the landscape of relevant systems, the principles on which they rely, their tradeoffs, and how to evaluate their utility against your requirements. You will learn how practical systems were derived from the frontier of research in computer science and what systems are coming on the horizon. Cloud computing, SQL and NoSQL databases, MapReduce and the ecosystem it spawned, Spark and its contemporaries, and specialized systems for graphs and arrays will be covered. You will also learn the history and context of data science, the skills, challenges, and methodologies the term implies, and how to structure a data science project. At the end of this course, you will be able to: Learning Goals: 1. Describe common patterns, challenges, and approaches associated with data science projects, and what makes them different from projects in related fields. 2. Identify and use the programming models associated with scalable data manipulation, including relational algebra, mapreduce, and other data flow models. 3. Use database technology adapted for large-scale analytics, including the concepts driving parallel databases, parallel query processing, and in-database analytics 4. Evaluate key-value stores and NoSQL systems, describe their tradeoffs with comparable systems, the details of important examples in the space, and future trends. 5. “Think” in MapReduce to effectively write algorithms for systems including Hadoop and Spark. You will understand their limitations, design details, their relationship to databases, and their associated ecosystem of algorithms, extensions, and languages. write programs in Spark 6. Describe the landscape of specialized Big Data systems for graphs, arrays, and streams
    Show or hide details about course Data Manipulation at Scale: Systems and Algorithms
  2. COURSE 2

    Practical Predictive Analytics: Models and Methods

    Upcoming session: Mar 13 — Apr 17.
    Commitment
    4 weeks of study, 6-8 hours/week
    Subtitles
    English

    About the Course

    Statistical experiment design and analytics are at the heart of data science. In this course you will design statistical experiments and analyze the results using modern methods. You will also explore the common pitfalls in interpreting statistical arguments, especially those associated with big data. Collectively, this course will help you internalize a core set of practical and effective machine learning methods and concepts, and apply them to solve some real world problems. Learning Goals: After completing this course, you will be able to: 1. Design effective experiments and analyze the results 2. Use resampling methods to make clear and bulletproof statistical arguments without invoking esoteric notation 3. Explain and apply a core set of classification methods of increasing complexity (rules, trees, random forests), and associated optimization methods (gradient descent and variants) 4. Explain and apply a set of unsupervised learning concepts and methods 5. Describe the common idioms of large-scale graph analytics, including structural query, traversals and recursive queries, PageRank, and community detection
    Show or hide details about course Practical Predictive Analytics: Models and Methods
  3. COURSE 3

    Communicating Data Science Results

    Upcoming session: Mar 13 — Apr 10.
    Subtitles
    English

    About the Course

    Important note: The second assignment in this course covers the topic of Graph Analysis in the Cloud, in which you will use Elastic MapReduce and the Pig language to perform graph analysis over a moderately large dataset, about 600GB. In order to complete this assignment, you will need to make use of Amazon Web Services (AWS). Amazon has generously offered to provide up to $50 in free AWS credit to each learner in this course to allow you to complete the assignment. Further details regarding the process of receiving this credit are available in the welcome message for the course, as well as in the assignment itself. Please note that Amazon, University of Washington, and Coursera cannot reimburse you for any charges if you exhaust your credit. While we believe that this assignment contributes an excellent learning experience in this course, we understand that some learners may be unable or unwilling to use AWS. We are unable to issue Course Certificates for learners who do not complete the assignment that requires use of AWS. As such, you should not pay for a Course Certificate in Communicating Data Results if you are unable or unwilling to use AWS, as you will not be able to successfully complete the course without doing so. Making predictions is not enough! Effective data scientists know how to explain and interpret their results, and communicate findings accurately to stakeholders to inform business decisions. Visualization is the field of research in computer science that studies effective communication of quantitative results by linking perception, cognition, and algorithms to exploit the enormous bandwidth of the human visual cortex. In this course you will learn to recognize, design, and use effective visualizations. Just because you can make a prediction and convince others to act on it doesn’t mean you should. In this course you will explore the ethical considerations around big data and how these considerations are beginning to influence policy and practice. You will learn the foundational limitations of using technology to protect privacy and the codes of conduct emerging to guide the behavior of data scientists. You will also learn the importance of reproducibility in data science and how the commercial cloud can help support reproducible research even for experiments involving massive datasets, complex computational infrastructures, or both. Learning Goals: After completing this course, you will be able to: 1. Design and critique visualizations 2. Explain the state-of-the-art in privacy, ethics, governance around big data and data science 3. Use cloud computing to analyze large datasets in a reproducible way.
    Show or hide details about course Communicating Data Science Results
  4. COURSE 4

    Data Science at Scale - Capstone Project

    Upcoming session: May 8 — Jun 26.
    Commitment
    6 weeks of study, 3-4 hours/week
    Subtitles
    English

    About the Capstone Project

    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.
    Show or hide details about course Data Science at Scale - Capstone Project

Creators

  • University of Washington

    The University of Washington is a national and international leader in the core fields that are driving data science: computer science, statistics, human-centered design, and applied math.

    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.

  • Bill Howe

    Bill Howe

    Director of Research

 

Enroll


Відкрито безкоштовний доступ для українців до навчальних програм Genius з 1 листопада до 4 грудня
10 наших найпопулярніших курсів із free
Безкоштовні курси для українців
Безкоштовні онлайн-сервіси вивчення мов для українців
Освітній онлайн-курс «Деривативи на ринках агропродовольчої продукції в Україні та світі» - USAID FST
Основи фінансів та інвестицій
Коронавірусна інфекція: факти проти паніки
Class Central’s Top 100 MOOCs of All Time (2019 edition)
100+ Free Online Courses to Learn about the UN’s Sustainable Development Goals
200 Best Free Coursera Courses in 2019


Все статьи раздела Образование

Банк – затишок для грошей, як дім – для наших душ.

- Fin.Org.UA

Новини

21:50 - Новини 18 березня: Кабмін виділив додаткові 5 мільярдів на дрони, ЄС дасть кошти на військову підтримку України
21:41 - Родичів екс-глави метро Брагінського знайшли в тендерах на сотні мільйонів: Кличко відреагував
21:08 - Офіцерське звання за 40 днів: Міноборони запроваджує нову систему навчання для мобілізованих медиків
20:47 - З початку року банки видали іпотек "єОселя" на 3 мільярди
20:29 - Українське транзитне зерно заповнює лише 10% потужностей польських портів — аналітик
20:13 - Звіт про повторне відстеження результативності наказу Міністерства економіки України від 28.07.2022 № 2362 "Про внесення змін до визначень та позначень основних одиниць SI", зареєстрованого в Міністерстві юстиції України 15.08.2022 за № 915/38251
20:08 - Наказ Мінекономіки від 14.03.2024 № 6757 «Про затвердження плану розроблення технічних регламентів на 2024 рік»
20:07 - Через доступ ігроманів до азартних ігор КРАІЛ оштрафувала 4 онлайн-казино на 14 мільйонів
19:57 - ОГТСУ та оператор ГТС Молдови розроблятимуть спільні послуги для замовників з ЄС
19:46 - STICKER_CMYK
19:44 - Коментар МЗС України щодо доповіді Незалежної міжнародної комісії ООН з розслідування порушень в Україні
19:41 - STICKER_RGB
19:35 - Міноборони пояснило, що таке реєстр «Оберіг» і для чого він потрібен
19:33 - Sony призупиняє виробництво PlayStation VR2 через слабкий попит
19:01 - Світові ціни на какао досягли рекорду, також дорожчають кава та цукор
19:00 - За тиждень мережі АЗС збільшили ціни на бензин та дизпальне на понад гривню
18:41 - Одній небанківській фінансовій установі анульовано ліцензію, двом – змінено обсяг ліцензій
18:40 - Міністри країн ЄС погодили 5 мільярдів євро для допомоги Україні зброєю на 2024 рік
18:20 - Клієнти ПриватБанку зможуть отримувати SWIFT-перекази в польських злотих та євро без комісії
17:57 - SkyUp отримала реєстрацію у світовій системи оцінки безпеки IOSA
17:57 - Укрзалізниця запускає новий міжнародний маршрут Прага – Чоп
17:55 - Делегація ОГТСУ обговорила створення спільного продукту з представниками Vestmoldtransgaz та Міненерго Молдови
17:50 - "Укрзалізниця" запускає новий маршрут до Праги
17:48 - Мінінфраструктури: 170 фахівців пройшли навчання, як виявляти та запобігати ризикам корупції
17:48 - До 11 небанківських фінансових установ застосовано заходи впливу
17:45 - Підсумки торгів цінними паперами на Українській біржі за 18.03.2024
17:20 - Власник брендів Reserved і Sinsay відкидає обвинувачення у фіктивному виході з московія
16:59 - Національний банк оскаржить судові рішення стосовно застосування заходу впливу до ТОВ "ФК ЛЕО"
16:55 - Аукціони на Prozorro цьогоріч поповнили бюджети на майже 700 мільйонів
16:50 - Затримки швидкопсувних товарів на кордоні сягнули 7 діб - ЕВА


Більше новин

ВалютаКурс
Австралійський долар25.5984
Канадський долар28.7921
Юань Женьміньбі5.4145
Чеська крона1.6852
Данська крона5.6921
Гонконгівський долар4.9844
Форинт0.107456
Індійська рупія0.47006
Рупія0.0024831
Новий ізраїльський шекель10.6735
Єна0.26126
Теньге0.086648
Вона0.029222
Мексиканське песо2.3308
Молдовський лей2.203
Новозеландський долар23.7354
Норвезька крона3.6727
московський рубль0.42352
Сінгапурський долар29.1267
Ренд2.0618
Шведська крона3.7515
Швейцарський франк44.0987
Єгипетський фунт0.8261
Фунт стерлінгів49.63
Долар США38.9744
Білоруський рубль14.1663
Азербайджанський манат22.9356
Румунський лей8.5382
Турецька ліра1.2065
СПЗ (спеціальні права запозичення)51.8788
Болгарський лев21.7043
Євро42.447
Злотий9.8443
Алжирський динар0.28321
Така0.3459
Вірменський драм0.094144
Домініканське песо0.65004
Іранський ріал0.00090593
Іракський динар0.029045
Сом0.42551
Ліванський фунт0.000425
Лівійський динар7.8762
Малайзійський ринггіт8.022
Марокканський дирхам3.7715
Пакистанська рупія0.13675
Саудівський ріял10.1456
Донг0.0015437
Бат1.05901
Дирхам ОАЕ10.3594
Туніський динар12.1956
Узбецький сум0.0030447
Новий тайванський долар1.20401
Туркменський новий манат10.8712
Сербський динар0.3516
Сомоні3.4733
Ларі14.3241
Бразильський реал7.6217
Золото84151.19
Срібло983.4
Платина36071.2
Паладій41305.07

Курси валют, встановлені НБУ на 19.03.2024

ТікерOpenMaxMinCloseVolume
227763982.82982.82982.82982.82529739.98
CRSR061041.421041.421041.421041.4244781.06

Дані за 18.03.2024