University of Colorado Boulder
Spécialisation Data Analysis with Python

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University of Colorado Boulder

Spécialisation Data Analysis with Python

Launch your career in Data Science & Data Analysis. By mastering the skills and techniques covered in these courses, students will be better equipped to handle the challenges of real-world data analysis.

Di Wu

Instructeur : Di Wu

1 896 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.7

(13 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 mois à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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4.7

(13 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 mois à compléter
à 10 heures par semaine
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Ce que vous apprendrez

  • Describe and define the fundamental concepts and techniques used in Data Analysis.  Identify the appropriate techniques to apply.

  • Compare and contrast different Data Analysis techniques, including Classification, Regression, Clustering, Dimension Reduction, and Association Rules

  • Design and implement effective Data Analysis workflows, including data preprocessing, feature selection, and model selection

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Data Analysis
  • Catégorie : Classification And Regression Tree (CART)
  • Catégorie : Unsupervised Learning
  • Catégorie : Machine Learning
  • Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)
  • Catégorie : Statistical Modeling
  • Catégorie : Regression Analysis
  • Catégorie : Machine Learning Methods
  • Catégorie : Predictive Modeling
  • Catégorie : Applied Machine Learning
  • Catégorie : Dimensionality Reduction
  • Catégorie : Exploratory Data Analysis

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de University of Colorado Boulder

Spécialisation - 5 séries de cours

Classification Analysis

Classification Analysis

COURS 138 heures

Ce que vous apprendrez

  • Understand the concept and significance of classification as a supervised learning method.

  • Identify and describe different classifiers, apply each classifier to perform binary and multiclass classification tasks on diverse datasets.

  • Evaluate the performance of classifiers, select and fine-tune classifiers based on dataset characteristics and learning requirements.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)
Catégorie : Supervised Learning
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Regression Analysis
Catégorie : Feature Engineering
Catégorie : Machine Learning Methods
Catégorie : Statistical Modeling
Catégorie : Statistical Analysis
Regression Analysis

Regression Analysis

COURS 240 heures

Ce que vous apprendrez

  • Understand the principles and significance of regression analysis in supervised learning.

  • Implement cross-validation methods to assess model performance and optimize hyperparameters.

  • Comprehend ensemble methods (bagging, boosting, and stacking) and their role in enhancing regression model accuracy.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)
Catégorie : Data Mining
Catégorie : Supervised Learning
Catégorie : Regression Analysis
Catégorie : Anomaly Detection
Catégorie : Classification And Regression Tree (CART)
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Unsupervised Learning
Catégorie : Analytics
Catégorie : Dimensionality Reduction
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Machine Learning Algorithms
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Statistical Methods
Catégorie : Project Planning
Clustering Analysis

Clustering Analysis

COURS 337 heures

Ce que vous apprendrez

  • Understand the principles and significance of unsupervised learning, particularly clustering and dimension reduction.

  • Apply clustering techniques to diverse datasets for pattern discovery and data exploration.

  • Implement Principal Component Analysis (PCA) for dimension reduction and interpret the reduced feature space.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Dimensionality Reduction
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)
Catégorie : Machine Learning Methods
Catégorie : Statistical Machine Learning
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Machine Learning Algorithms
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Unsupervised Learning
Association Rules Analysis

Association Rules Analysis

COURS 422 heures

Ce que vous apprendrez

  • Understand the principles and significance of unsupervised learning methods, specifically association rules and outlier detection

  • Grasp the concepts and applications of frequent patterns and association rules in discovering interesting relationships between items.

  • Apply various outlier detection methods, including statistical and distance-based approaches, to identify anomalous data points.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Algorithms
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Data Mining
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Feature Engineering
Catégorie : Machine Learning Methods
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Anomaly Detection
Catégorie : Machine Learning Algorithms
Catégorie : Unsupervised Learning

Ce que vous apprendrez

  • Define the scope and direction of a data analysis project, identifying appropriate techniques and methodologies for achieving project objectives.

  • Apply various classification and regression algorithms and implement cross-validation and ensemble techniques to enhance the performance of models.

  • Apply various clustering, dimension reduction association rule mining, and outlier detection algorithms for unsupervised learning models.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Data Science
Catégorie : Data Mining
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Supervised Learning
Catégorie : Feature Engineering
Catégorie : Probability & Statistics
Catégorie : Bayesian Statistics
Catégorie : Classification And Regression Tree (CART)
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Machine Learning Algorithms

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Instructeur

Di Wu
University of Colorado Boulder
21 Cours47 964 apprenants

Offert par

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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.’
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’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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