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Comunicazione dei risultati della scienza dei dati

Descrizione

Nota importante: il secondo compito di questo corso tratta l'argomento dell'analisi dei grafici nel cloud, in cui si utilizzerà Elastic MapReduce e il linguaggio Pig per eseguire l'analisi dei grafici su un set di dati moderatamente ampio, circa 600 GB. Per completare questo incarico, dovrai utilizzare Amazon Web Services (AWS). Amazon ha generosamente offerto di offrire fino a $ 50 in crediti AWS gratuiti a ciascuno studente in questo corso per consentirti di completare il compito. Ulteriori dettagli sulla procedura di ricezione di questo credito sono disponibili nel messaggio di benvenuto del corso, nonché nell'incarico stesso. Ti preghiamo di notare che Amazon, Università di Washington e Coursera non possono rimborsarti per eventuali addebiti se esaurisci il tuo credito.

Sebbene riteniamo che questo compito offra un'esperienza di apprendimento eccellente in questo corso, comprendiamo che alcuni studenti potrebbero non essere in grado o non essere disposti a utilizzare AWS. Non siamo in grado di rilasciare certificati di corso per studenti che non completano il compito che richiede l'uso di AWS. Pertanto, non dovresti pagare per un certificato del corso nella comunicazione dei risultati dei dati se non sei in grado o non sei disposto a utilizzare AWS, poiché non sarai in grado di completare correttamente il corso senza farlo.

Fare previsioni non è abbastanza! Esperti data scientist sanno come spiegare e interpretare i loro risultati e comunicare accuratamente i risultati alle parti interessate per informare le decisioni aziendali. La visualizzazione è il campo di ricerca in informatica che studia la comunicazione efficace dei risultati quantitativi collegando percezione, cognizione e algoritmi per sfruttare l'enorme larghezza di banda della corteccia visiva umana. In questo corso imparerai a riconoscere, progettare e utilizzare visualizzazioni efficaci.

Solo perché puoi fare una previsione e convincere gli altri ad agire su di essa non significa che dovresti. In questo corso esplorerai le considerazioni etiche sui big data e su come queste considerazioni stanno iniziando a influenzare la politica e la pratica. Imparerai i limiti fondamentali dell'utilizzo della tecnologia per proteggere la privacy e i codici di condotta emergenti per guidare il comportamento dei data scientist. Imparerai anche l'importanza della riproducibilità nella scienza dei dati e in che modo il cloud commerciale può aiutare a supportare la ricerca riproducibile anche per esperimenti che coinvolgono enormi set di dati, complesse infrastrutture computazionali o entrambi.

Obiettivi di apprendimento: dopo aver completato questo corso, sarai in grado di:
1. Visualizzazioni di progettazione e critica
2. Spiegare lo stato dell'arte della privacy, dell'etica, della governance dei big data e della scienza dei dati
3. Utilizzare il cloud computing per analizzare set di dati di grandi dimensioni in modo riproducibile.

Prezzo: Iscriviti gratuitamente!

Lingua: Inglese

Sottotitoli: Inglese

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