Datenabruf, -verarbeitung und -visualisierung mit Python – MOOC – Coursera Verifizierter Eintrag

AUFBAU EINER SUCHMASCHINE. In dieser Woche unseres Kurses „Capstone: Datenabruf, -verarbeitung und -visualisierung mit Python“ werden wir eine einfache Version des für Google PageRank verwendeten Algorithmus herunterladen und ausführen und die Verteilung einiger Inhalte üben. Die Aufgabe wird von Kollegen benotet und wäre die erste von drei optionalen Honours-Grade-Aufgaben im Kurs. Dies ist eine Fortsetzung des in Kurs 4 der Spezialisierung behandelten Materials und basiert auf Kapitel 16 des Lehrbuchs „Python für alle“.

DATENQUELLEN ERFORSCHEN (PROJEKT). Das optionale Capstone-Projekt ist Ihre Gelegenheit, die Daten Ihrer Wahl auszuwählen, zu verarbeiten und zu visualisieren und Feedback von Ihren Kommilitonen zu erhalten. Das Projekt ist nicht benotebar und kann so einfach oder komplex sein, wie Sie es vorschlagen möchten. Die Aufgabe für diese Kurswoche besteht darin, eine Datenquelle zu identifizieren und einen kurzen Diskussionsforumsbeitrag zu erstellen, in dem die Datenquelle beschrieben und einige mögliche Analysen skizziert werden, die durchgeführt werden könnten. Es ist nicht notwendig, die hier vorgestellte Datenquelle für Ihre eigentliche Analyse zu verwenden.

SCRATCHING UND MODELLIERUNG VON E-MAIL-DATEN. In unserer zweiten optionalen Honours Degree-Aufgabe werden wir E-Mail-Daten aus dem Sakai-Open-Source-Projekt abrufen und verarbeiten. Videokonferenzen helfen Ihnen bei der Datenbeschaffung, -bereinigung und -modellierung.

ZUGANG ZU NEUEN DATENQUELLEN (PROJEKT). Ihre Aufgabe in diesem Kursmodul besteht darin, einen Diskussionsthreadbeitrag zu erstellen, der die Fortschritte widerspiegelt, die Sie bisher bei der Wiederherstellung und Bereinigung Ihrer Datenquelle gemacht haben, damit Sie Ihre Analyse durchführen können. Es wird hier empfohlen, Feedback von anderen Studenten einzuholen, die Vorschläge zur Verfeinerung des Prozesses machen.

E-MAIL-DATEN ANZEIGEN. In der optionalen abschließenden Ehrungsaufgabe werden wir zwei Visualisierungen der von Ihnen abgerufenen und verarbeiteten E-Mail-Daten erstellen: eine Wortwolke zur Visualisierung der Häufigkeitsverteilung und eine Zeitleiste, um zu zeigen, wie sich die Daten im Laufe der Zeit ändern.

NEUE DATENQUELLEN (PROJEKT) ANZEIGEN. In diesem letzten Modul des Kurses präsentieren Sie der Klasse die Analyse Ihrer Daten. Während viele der Projekte zu einer bestimmten Visualisierung der Daten führen, ist jedes andere Ergebnis der Datenanalyse gleichwertig, also verwenden Sie die Form der Analyse und Visualisierung, die für Ihren Datensatz am besten geeignet ist.