University of London
Goldsmiths, University of London
数据科学基础:Python 中的 K 均值聚类
University of London
Goldsmiths, University of London

数据科学基础:Python 中的 K 均值聚类

Dr Matthew Yee-King
Dr Betty Fyn-Sydney
Dr Jamie A Ward

位教师:Dr Matthew Yee-King

76,408 人已注册

包含在 Coursera Plus

深入了解一个主题并学习基础知识。
4.6

(732 条评论)

初级 等级

推荐体验

灵活的计划
3 周 在 10 小时 一周
自行安排学习进度
95%
大多数学生喜欢此课程
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3 周 在 10 小时 一周
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您将学到什么

  • 定义并解释数据聚类的关键概念

  • 展示对 Python 语言关键结构和功能的理解。

  • 用 Python 实现 K-means 算法的主要步骤。

  • 设计并执行整个数据聚类工作流程,并解释输出结果。

要了解的详细信息

可分享的证书

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授课语言:英语(English)

了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G 和 L'Oreal 的徽标

该课程共有5个模块

本周,我们将向您介绍本课程以及将在未来 5 周内指导您完成课程的团队。本周材料的目的是通过一些数据科学在现实世界中的应用实例,以及通过强调其中涉及的一些主要概念,向您温和地介绍数据科学。

涵盖的内容

9个视频4个作业3个讨论话题

涵盖的内容

11个视频4篇阅读材料10个作业1次同伴评审1个非评分实验室

涵盖的内容

16个视频10篇阅读材料15个作业

涵盖的内容

8个视频6篇阅读材料7个作业1次同伴评审

涵盖的内容

9个视频3篇阅读材料3个作业3次同伴评审5个讨论话题

位教师

授课教师评分
4.6 (310个评价)
Dr Matthew Yee-King
University of London
21 门课程427,469 名学生
Dr Betty Fyn-Sydney
University of London
1 门课程76,408 名学生

提供方

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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展

Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情,我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程,Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好:它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'

学生评论

4.6

732 条评论

  • 5 stars

    72.54%

  • 4 stars

    20.08%

  • 3 stars

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  • 2 stars

    1.09%

  • 1 star

    1.91%

显示 3/732 个

MM
5

已于 Jun 28, 2020审阅

AB
5

已于 Jun 3, 2019审阅

SS
5

已于 Jun 29, 2020审阅

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常见问题

¹ 本课程的部分作业采用 AI 评分。对于这些作业,将根据 Coursera 隐私声明使用您的数据。