Spécialisation Introduction to Data Science Techniques

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Spécialisation Introduction to Data Science Techniques

Foundations of Data Science Techniques. Learn essential data science techniques for analyzing and interpreting data.

Instructeurs : Ming-Long Lam

Inclus avec Coursera Plus

Série de 3 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

6 mois à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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Ce que vous apprendrez

How to analyze and forecast time series data
Techniques for statistical learning and model building
Methods for preparing and analyzing data

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Science
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Forecasting
Catégorie : Analytics
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Statistical Modeling
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Regression Analysis
Catégorie : Statistical Machine Learning
Catégorie : Data Cleansing
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Applied Machine Learning

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais

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mai 2025

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Spécialisation - 3 séries de cours

This specialization introduces learners to essential data science techniques, including time series analysis, statistical learning, and data preparation. Learners will develop foundational skills in data exploration, cleaning, and visualization, as well as core competencies in building predictive models and interpreting statistical outputs to drive business and research insights.

Projet d'apprentissage appliqué

Learners will work on projects involving time series forecasting, data preparation, and applying statistical learning methods to real-world data sets in the courses in this specialization. However, there is no required capstone project for this specialization.

Introduction to Time Series

COURS 151 heures

Ce que vous apprendrez

This course introduces basic time series analysis and forecasting methods. Topics include stationary processes, ARMA models, modeling and forecasting using ARMA models, nonstationary and seasonal time series models, state-space models, and forecasting techniques.

By the end of this course, students will be able to: - Describe important time series models and their applications in various fields. - Formulate real life problems using time series models. - Use statistical software to estimate models from real data and draw conclusions and develop solutions from the estimated models. - Use visual and numerical diagnostics to assess the soundness of their models. - Communicate the statistical analyses of substantial data sets through explanatory text, tables, and graphs. - Combine and adapt different statistical models to analyze larger and more complex data.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Analysis

Catégorie : Data Manipulation

Catégorie : Time Series Analysis And Forecasting

Catégorie : Forecasting

Catégorie : Regression Analysis

Catégorie : Statistical Reporting

Catégorie : Statistical Hypothesis Testing

Catégorie : Simulations

Catégorie : Exploratory Data Analysis

Catégorie : Plot (Graphics)

Catégorie : Statistical Modeling

Catégorie : Statistical Software

Catégorie : Statistical Analysis

Catégorie : Statistical Methods

Catégorie : R Programming

Statistical Learning

COURS 2114 heures

Ce que vous apprendrez

This course offers a deep dive into the world of statistical analysis, equipping learners with cutting-edge techniques to understand and interpret data effectively. We explore a range of methodologies, from regression and classification to advanced approaches like kernel methods and support vector machines, all designed to enhance your data analysis skills.

Our journey is guided by the well-known textbook "The Elements of Statistical Learning" by T. Hastie, R. Tibshirani, and J. Friedman. This course provides examples written in Python. Your system should have Python 3.8 or higher, as well as essential libraries such as NumPy, pandas, matplotlib, seaborn, scikit-learn, SciPy, and PyTorch. These tools not only support the learning process but also prepare you for real-world data analysis challenges. Whether you're aiming to refine your expertise or just starting out in the field of data science, this course provides the knowledge and tools to transform your understanding and application of statistical learning. It's a perfect blend of theory and practice, ideal for anyone looking to enhance their skills in data interpretation and analysis.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Advanced Analytics

Catégorie : Data Analysis

Catégorie : Supervised Learning

Catégorie : Regression Analysis

Catégorie : Probability & Statistics

Catégorie : Classification And Regression Tree (CART)

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Unsupervised Learning

Catégorie : Data Science

Catégorie : Predictive Modeling

Catégorie : Feature Engineering

Catégorie : Bayesian Statistics

Catégorie : Statistical Modeling

Catégorie : Applied Machine Learning

Catégorie : Statistical Inference

Catégorie : Statistical Machine Learning

Catégorie : Statistical Programming

Catégorie : Statistical Analysis

Catégorie : Machine Learning Algorithms

Catégorie : Statistical Methods

Data Preparation and Analysis

COURS 379 heures

Ce que vous apprendrez

1. Apply appropriate techniques for generating insights from data.
2. Present actionable solutions with confidence to the business stakeholders.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Analysis

Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)

Catégorie : Data Manipulation

Catégorie : Data Mining

Catégorie : Regression Analysis

Catégorie : Classification And Regression Tree (CART)

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Unsupervised Learning

Catégorie : Decision Tree Learning

Catégorie : Analytics

Catégorie : Data Cleansing

Catégorie : Data Presentation

Catégorie : Exploratory Data Analysis

Catégorie : Data Science

Catégorie : Feature Engineering

Catégorie : Statistical Modeling

Catégorie : Applied Machine Learning

Catégorie : Data Visualization

Catégorie : Statistical Analysis

Catégorie : Machine Learning Algorithms

Catégorie : Python Programming

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Préparer un diplôme

Ce site Spécialisation fait partie du (des) programme(s) diplômant(s) suivant(s) proposé(s) par Illinois Tech. Si vous êtes admis et que vous vous inscrivez, les cours que vous avez suivis peuvent compter pour l'apprentissage de votre diplôme et vos progrès peuvent être transférés avec vous.¹

Instructeurs

Ming-Long Lam

Illinois Tech

1 Cours1 319 apprenants

Offert par

Illinois Tech

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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.

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Foire Aux Questions

No, it’s not required—but it is recommended that you follow the course sequence listed on the specialization landing page. This order is designed to help you build your skills progressively, from foundational concepts to more advanced topics.

No, this specialization is open to all MOOC learners. You do not need to be an admitted degree-seeking student to complete the specialization and receive a Coursera–IIT co-branded non-credit certificate.

This course is completely online, so there’s no need to show up to a classroom in person. You can access your lectures, readings and assignments anytime and anywhere via the web or your mobile device.

Yes! To get started, click the course card that interests you and enroll. You can enroll and complete the course to earn a shareable certificate, or you can audit it to view the course materials for free. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. Visit your learner dashboard to track your progress.