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이 과정에 대하여

데이터 혁명에 참여하는 데 필요한 실용적이고 기술적 인 기술과 함께 이론 지식을 제공하기 위해 개발 된 6 주 과정은 확장 된 데이터 중심 경제에 기여하고 혜택을 얻을 수 있도록 지원합니다. 교습 된 자료에서 다루는 기술과 개념의 실제 예를 경험할 수 있도록 설계된 여러 가지 대화 형 온라인 연습을 통해 데이터 기술을 배우는 실용적인 접근 방식을 취합니다.

과정은 온라인으로 제공되며 매주 자율 학습과 강사 주도 교재, 활동 및 실제 연습을 함께 사용하여 진행됩니다.

이 주제에 대한 기술적 접근 방법에 관심이 있다면, 현재 데이터 과학 기초 (기술) 에서 병렬 과정을 진행하고 있습니다.

강의 개요

이 코스는 사람들이 데이터 과학에 대해 이야기 할 수없는 많은 조직에서 기술 스킬 격차를 메워줍니다.

1 주차 : 데이터 과학이란 무엇입니까? 우리는 실제 데이터 과학의 핵심 사례를 제시하고 공개 데이터 및 데이터 저널리즘과의 중첩에 대해 이야기하고 데이터 과학이 우리가 이야기하는 방식을 어떻게 변화시키는 지 확인합니다.

2 주 : 수집에서 시각화에 이르기까지 데이터 과학 프로세스에 오신 것을 환영합니다. 첫 번째 과제는 직접 데이터 관리 경험을 제공합니다. 탄자니아의 병원 실적 데이터에 대한 실제 사례 연구를 기반으로 데이터 수집, 조직 및 치료에 중점을 둡니다.

3 주차 : 주요 사례 연구를 소개합니다. 런던 소방서 (London Fire Brigade)의 실제 사건 기록을 통해 여러 스테이션을 닫는 결정을 검토하는 대규모 데이터 분석을 검토하게됩니다. 특히, 이번 주에는 데이터 처리 및 분석이 영향을 밝혀내는 데 어떻게 도움이되는지 살펴 봅니다.

4 주차 : 데이터 시각화에 중점을 둡니다. 이번 주에는 속임수를 당할 때 알아 차리는 다양한 유형의 시각화 및 문제점을 소개합니다. 3 학년의 분석을 통해 지식을 적용하여 시각화를 작성하라는 메시지가 나타납니다.

5 번째 주 : 데이터 과학은 새로운 차원으로 옮겨졌습니다. 라이브 데이터 처리 및 클라우드 서비스 사용을 살펴보면, Transport for London이 공개 데이터를 사용하고 클라우드가 연간 1 억 3 천만 파운드의 경제적 이익을 제공하는 방법을 알 수 있습니다.

6 주차 : 마무리. 교육 과정을 마무리하기 위해 학과목에서 미래의 데이터 과학을 살펴보고 조직의 데이터 사용을 활용하기 위해 가능한 문화적 및 경영 적 과제를 극복 할 수있는 방법을 찾아야합니다.

목표 및 학습 결과

이 과정은 데이터 및 데이터 과학자와 협력 할 수있는 지식과 전문 지식을 갖추도록하는 것을 목표로합니다.

성공적으로 완료되면 다음을 수행 할 수 있습니다.

  • 데이터 과학의 실제 적용을 설명하고 주요 개념을 이해하십시오.
  • 다른 유형의 데이터를 분류하고 사용 권한을 식별하십시오.
  • 성공적인 데이터 수집 및 관리 전략을 구현하십시오.
  • 분석 할 데이터를 준비하십시오.
  • 상당한 양의 데이터를 분석하여 통찰력을 나타냅니다.
  • 여러 데이터 시각화를 만듭니다.
  • 실시간 데이터 작업을 시작하고 클라우드 서비스가 제공하는 기회에 감사드립니다.
  • 조직에서 데이터 과학을 최대한 활용하는 기회와 문제점을 비판적으로 평가하십시오.

실무 경험

2 주차에는 스프레드 시트 응용 프로그램에서 탄자니아의 실제 데이터 세트를 사용하여 데이터 관리를 할당하는 기능이 있습니다.

3 차 주간은 런던 소방서 (London Fire Brigade)의 실제 데이터 세트를 사용하여 스프레드 시트 응용 프로그램의 데이터 분석 할당에 사용됩니다. 이를 완료하려면 2 주부터 학습을 적용해야합니다.

4 번째 주에는 3 번째 주 데이터 분석을 사용하여 스토리를 작성하는 데이터 시각화 지정이 포함되어 있습니다. 이 과제를 완료하는 데 2 ​​주가 소요되며 필요에 맞는 도구를 사용할 수 있습니다.

5 번째 주에서는 런던 교통편에서 실시간 데이터를 탐색하여 실습을 완료하도록 요청합니다.

과제

네 가지 과제가있을 것입니다. 세 가지 실천 과제와 한 세트의 단계적 토론입니다.

기술 스택

  • Excel 또는 이와 동등한 스프레드 시트 응용 프로그램 (Google 문서 도구 제외)
  • OpenRefine
  • 선택 사항 : CartoDB, Tableau, Dataseedapp, D3 등의 시각화 도구

1 주차 : 데이터 과학 개론

주제 :

  • 환영 및 소개
  • 어떤 데이터 과학이 중요하며 왜 중요한가?
  • 데이터 과학의 영향력 창조
  • 데이터 과학 개론
  • 데이터 스토리 텔링 소개
  • 데이터 사용 권한 이해
  • 열린 데이터 란 무엇입니까?
  • 데이터 스펙트럼
  • 열린 데이터에서 값 잠금 해제
  • 왜 면허를해야합니까?
  • 데이터 수집

2 주차 : 건강 검진 : 병원 데이터 정리 및 시각화

주제 :

  • 데이터 과학 / 저널리즘의 4 단계 프로세스
  • 데이터 구성
  • 데이터 정리
  • 고르는
  • 데이터 주석 달기 및 설명
  • 개방형 데이터 및 개방형 표준
  • 데이터 형식 및 구조

3 주차 : London Fire Brigade (Part 1)의 성능을 어떻게 향상시킬 수 있습니까?

주제 :

  • 필터링
  • 정량적 데이터 분석 소개
  • 질적 데이터 분석 소개

4 주차 : London Fire Brigade (Part 2)의 성능을 어떻게 향상시킬 수 있습니까?

주제 :

  • 데이터 시각화 형식
  • 데이터 시각화 우수 사례
  • 열린 데이터 매핑
  • 내레이션 이야기하기
  • 시각적 설명
  • 실용적인 데이터 시각화

주 5 : 자신 만의 롤링 : 라이브 데이터로 비즈니스 구축

주제 :

  • 스프레드 시트에서 웹 기반 식별자에 이르기까지
  • API 디자인으로 REST가 있음

6 주차 : 신청

결과 :

  • 데이터 과학이 가치를 창출하는 방법을 설명하십시오.
  • 해당 분야의 데이터 과학에 대한 이점 및 비즈니스 기회 파악
Program taught in:
영어

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이 과정은 온라인
시작 날짜
3월 2019
5월 2019
Duration
6 주
파트타임
가격
1,500 GBP
Deadline
By locations
By date
시작 날짜
3월 2019
종료 날짜
Application deadline
시작 날짜
5월 2019
종료 날짜
Application deadline
시작 날짜
6월 2019
종료 날짜
Application deadline
시작 날짜
7월 2019
종료 날짜
Application deadline
시작 날짜
8월 2019
종료 날짜
Application deadline

3월 2019

Location
Application deadline
종료 날짜

5월 2019

Location
Application deadline
종료 날짜

6월 2019

Location
Application deadline
종료 날짜

7월 2019

Location
Application deadline
종료 날짜

8월 2019

Location
Application deadline
종료 날짜