课程名称: Communicating Data Science Results(发布研究成果:形象化、伦理和再现性)

课程主页: https://www.coursera.org/learn/data-results

所在平台: Coursera

课程类别: 数据分析Data Analysis

大学或机构: 华盛顿大学

讲师： Bill Howe

授课语言： 英语

提供字幕： 英文

课程文件大小： 515MB

课程介绍： 交流数据科学结果：重要说明：本课程的第二项任务涉及云中的图形分析主题，您将在其中使用Elastic MapReduce和Pig语言对大约600GB的中等大小的数据集执行图形分析。为了完成此分配，您将需要使用Amazon Web Services（AWS）。亚马逊慷慨地提供了本课程中的每个学习者最多50美元的免费AWS积分，以允许您完成作业。有关获得此学分的过程的更多详细信息，可以在课程的欢迎信息以及作业中找到。请注意，如果您用尽了信用额度，亚马逊，华盛顿大学和Coursera将无法偿还任何费用。

尽管我们相信这项作业可以为本课程带来出色的学习体验，但我们了解到某些学习者可能无法或不愿意使用AWS。我们无法为未完成需要使用AWS的作业的学习者颁发课程证书。因此，如果您无法或不愿使用AWS，则不应该为“交流数据结果”中的课程证书付费，因为如果不这样做，您将无法成功完成课程。 做出预测还不够！有效的数据科学家知道如何解释和解释其结果，以及如何将结果准确地传达给利益相关者，以指导业务决策。可视化是计算机科学的研究领域，它通过链接感知，认知和算法来研究人类视觉皮层的巨大带宽，从而研究定量结果的有效传递。在本课程中，您将学习识别，设计和使用有效的可视化。 仅仅因为您可以做出预测并说服其他人采取行动并不意味着您应该这样做。

在本课程中，您将探索围绕大数据的道德考量，以及这些考量如何开始影响政策和实践。您将学习使用技术保护隐私的基本限制，以及为指导数据科学家的行为而出现的行为准则。您还将了解数据科学中可重现性的重要性，以及商业云如何帮助甚至在涉及海量数据集和/或复杂计算基础结构或两者的实验中支持可重现性研究。 学习目标：完成本课程后，您将能够：

1.设计和评论可视化

2.解释有关大数据和数据科学的隐私，道德规范，治理方面的最新技术

3.使用云计算以可重现的方式分析大型数据集。

本课程属于 Data Science at Scale Specialization/大规模数据科学 专项课程 中的第3门课程。

课程压缩包下载地址（度盘链接）：

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