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Spezialisierung Data Science Fundamentals with Python and SQL
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Spezialisierung Data Science Fundamentals with Python and SQL

Build the Foundation for your Data Science career. Develop hands-on experience with Jupyter, Python, SQL. Perform Statistical Analysis on real data sets.

Murtaza Haider
Romeo Kienzler
Joseph Santarcangelo

Dozenten: Murtaza Haider

53.911 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

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4.6

(2,820 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan
2 Monate, 10 Stunden pro Woche
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Auf einen Abschluss hinarbeiten
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Was Sie lernen werden

  • Working knowledge of Data Science Tools such as Jupyter Notebooks, R Studio, GitHub, Watson Studio

  • Python programming basics including data structures, logic, working with files, invoking APIs, and libraries such as Pandas and Numpy

  • Statistical Analysis techniques including Descriptive Statistics, Data Visualization, Probability Distribution, Hypothesis Testing and Regression

  • Relational Database fundamentals including SQL query language, Select statements, sorting & filtering, database functions, accessing multiple tables

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Probability And Statistics
  • Kategorie: Basic Descriptive Statistics
  • Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
  • Kategorie: Data Visualization
  • Kategorie: Regression Analysis
  • Kategorie: Data Science
  • Kategorie: Data Analysis
  • Kategorie: Python Programming
  • Kategorie: Numpy
  • Kategorie: Pandas
  • Kategorie: Jupyter notebooks
  • Kategorie: Cloud Databases
  • Kategorie: Relational Database Management System (RDBMS)
  • Kategorie: SQL
  • Kategorie: Github
  • Kategorie: Rstudio

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Spezialisierung - 5 Kursreihen

Tools for Data Science

KURS 118 Stunden4.5 (28,855 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Describe the Data Scientist’s tool kit which includes: Libraries & Packages, Data sets, Machine learning models, and Big Data tools 

  • Utilize languages commonly used by data scientists like Python, R, and SQL 

  • Demonstrate working knowledge of tools such as Jupyter notebooks and RStudio and utilize their various features  

  • Create and manage source code for data science using Git repositories and GitHub. 

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Science
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Github
Kategorie: Rstudio
Kategorie: Jupyter notebooks

Python for Data Science, AI & Development

KURS 225 Stunden4.6 (37,177 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Learn Python - the most popular programming language and for Data Science and Software Development.

  • Apply Python programming logic Variables, Data Structures, Branching, Loops, Functions, Objects & Classes.

  • Demonstrate proficiency in using Python libraries such as Pandas & Numpy, and developing code using Jupyter Notebooks.

  • Access and web scrape data using APIs and Python libraries like Beautiful Soup.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Science
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Numpy
Kategorie: Pandas

Python Project for Data Science

KURS 38 Stunden4.5 (4,214 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Play the role of a Data Scientist / Data Analyst working on a real project.

  • Demonstrate your Skills in Python - the language of choice for Data Science and Data Analysis.

  • Apply Python fundamentals, Python data structures, and working with data in Python.

  • Build a dashboard using Python and libraries like Pandas, Beautiful Soup and Plotly using Jupyter notebook.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Python Programming
Kategorie: Cloud Databases
Kategorie: Relational Database Management System (RDBMS)
Kategorie: SQL
Kategorie: Jupyter notebooks

Statistics for Data Science with Python

KURS 414 Stunden4.5 (393 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Write Python code to conduct various statistical tests including a T test, an ANOVA, and regression analysis.

  • Interpret the results of your statistical analysis after conducting hypothesis testing.

  • Calculate descriptive statistics and visualization by writing Python code.

  • Create a final project that demonstrates your understanding of various statistical test using Python and evaluate your peer's projects.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Probability And Statistics
Kategorie: Basic Descriptive Statistics
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Regression Analysis

Databases and SQL for Data Science with Python

KURS 520 Stunden4.7 (20,098 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Analyze data within a database using SQL and Python.

  • Create a relational database and work with multiple tables using DDL commands.

  • Construct basic to intermediate level SQL queries using DML commands.

  • Compose more powerful queries with advanced SQL techniques like views, transactions, stored procedures, and joins.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Science
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Pandas
Kategorie: Jupyter notebooks

Dozenten

Murtaza Haider
IBM
3 Kurse39.168 Lernende
Romeo Kienzler
IBM
10 Kurse688.382 Lernende

von

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Wenn Sie dieses Spezialisierungabschließen, können Sie sich Ihr Wissen möglicherweise anrechnen lassen, wenn Sie zu einem der folgenden Online-Studiengänge zugelassen werden und sich dort einschreiben.¹

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Anrechnung für Abschluss möglich

Dieser Spezialisierung ist ACE®-empfohlen. Teilnehmende US-amerikanischen Colleges und Universitäten vergeben Credits dafür. Hinweis: Die Entscheidung bezüglich spezifischer Credit-Empfehlungen liegt bei den einzelnen Institutionen.

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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Häufig gestellte Fragen