Being able to extract knowledge from large, complex data sets is one of the most critical skills in today’s data-driven world. This course provides an introduction to fundamental concepts and techniques of Data Science. Learners will learn to combine tools and methods from computer science, statistics, data visualization, and the social sciences to extract knowledge from data. Concepts taught in the course will be illustrated with case studies drawn from fields such as business, public health, and the social sciences. This class focuses on teaching library (e.g, Pandas) based data analysis and model development.
Applied Data Science
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
20 heures pour terminer
3 semaines à 6 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Dimensionality Reduction
- Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)
- Catégorie : Data Visualization
- Catégorie : Tensorflow
- Catégorie : Statistical Analysis
- Catégorie : Keras (Neural Network Library)
- Catégorie : Data Science
- Catégorie : Data Cleansing
- Catégorie : Supervised Learning
- Catégorie : Python Programming
- Catégorie : Regression Analysis
- Catégorie : Unsupervised Learning
- Catégorie : Artificial Neural Networks
- Catégorie : Data Modeling
- Catégorie : Machine Learning Algorithms
- Catégorie : Data Ethics
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Matplotlib
- Catégorie : Data-Driven Decision-Making
Détails à connaître
Certificat partageable
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Récemment mis à jour !
mai 2025
Évaluations
7 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Il y a 6 modules dans ce cours
Module 1 begins with an introduction to Applied Data Science, and Introduction Discussion, and an Introduction Quiz. This module also includes lectures on data, statistics, and visualization. There is one Coursera Lab assignment to create your environmental setup and familiarize yourself with Python. There is also a Module Quiz at the end of this module.
Inclus
5 vidéos5 lectures2 devoirs1 devoir de programmation1 sujet de discussion
Module 2 includes lectures on regression, error evaluation, and model fitness. There is one Coursera Lab assignment on EDA and Visualization. There is also a Module Quiz at the end of this module.
Inclus
2 vidéos2 lectures1 devoir1 devoir de programmation
Module 3 includes lectures on linear models, bootstrapping, predictors, and Model F. There is one Coursera Lab assignment on k-NN Regression. There is also a Module Quiz at the end of this module.
Inclus
2 vidéos2 lectures1 devoir1 devoir de programmation
Module 4 includes lectures on overfitting, model selection, cross validation, and bias vs. variance. There is one Coursera Lab assignment on Linear Regression. There is also a Module Quiz at the end of this module.
Inclus
2 vidéos2 lectures1 devoir1 devoir de programmation
Module 5 includes lectures on unsupervised learning, inter-observational distances, partition-based clustering, hierarchical clustering, diagnostics, optimization, and density-based clustering. There is one Coursera Lab assignment on Dimensionality Reduction. There is also a Module Quiz at the end of this module.
Inclus
6 vidéos2 lectures1 devoir1 devoir de programmation
Module 6 includes lectures on outliers, statistical-based detection, deviation-based detection, and distance-based detection. There is one Coursera Lab assignment on Outlier Detection, Model Selection, and Cross Validation. There is also a Module Quiz at the end of this module.
Inclus
3 vidéos5 lectures1 devoir1 devoir de programmation
Instructeur
Offert par
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
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