University of Pennsylvania
Spezialisierung für How to Use Data

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University of Pennsylvania

Spezialisierung für How to Use Data

Analyze Data, Build Models, and Present Insights. Transform data into actionable insights through data analysis, predictive modeling, data visualization, and communication of results.

Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

8 Wochen zu vervollständigen
unter 8 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Master the process of data wrangling, including data storage, access, and manipulation using SQL.

  • Perform exploratory data analysis (EDA) using Python, focusing on data inspection, cleaning, visualization, and summarization.

  • Apply predictive analytics techniques to make data-driven predictions using Python.

  • Create compelling data visualizations with Tableau for decision-making and storytelling.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Exploratory Data Analysis
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Seaborn
  • Kategorie: Verbal Communication Skills
  • Kategorie: Data Visualization Software
  • Kategorie: Presentations
  • Kategorie: SQL
  • Kategorie: Predictive Modeling
  • Kategorie: Data Science
  • Kategorie: Model Evaluation
  • Kategorie: Unsupervised Learning
  • Kategorie: Tableau Software
  • Kategorie: Feature Engineering
  • Kategorie: Data Storytelling
  • Kategorie: Data Visualization
  • Kategorie: Matplotlib
  • Kategorie: Predictive Analytics
  • Kategorie: Data Presentation
  • Kategorie: Analytics
  • Kategorie: Data Analysis

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Unterrichtet in Englisch

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  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von University of Pennsylvania.

Spezialisierung - 3 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Classifying and analyzing data.

  • Executing SQL queries to work with data.

  • Using Python and pandas library to manipulate and explore data.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: SQL
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: Data Visualization Software
Kategorie: Data Science
Kategorie: Seaborn
Kategorie: Matplotlib
Kategorie: Data Management
Kategorie: NumPy
Kategorie: Big Data
Kategorie: Data Storage
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Analytics
Kategorie: Data Visualization

Was Sie lernen werden

  • Implement data preprocessing and model training procedures for regression.

  • Interpret feature importance in decision trees and random forests.

  • Explain the difference between supervised and unsupervised learning.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Predictive Analytics
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Decision Tree Learning
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Logistic Regression
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Random Forest Algorithm
Kategorie: Forecasting
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Analytics
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Classification And Regression Tree (CART)

Was Sie lernen werden

  • Explore and interpret data through various visualization techniques, identifying trends, outliers, and patterns.

  • Create interactive and informative visualizations that enable data-driven decision-making and storytelling.

  • Analyze engaging and persuasive data presentations that captivate and inform stakeholders.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Tableau Software
Kategorie: Data Visualization Software
Kategorie: Data Storytelling
Kategorie: Trend Analysis
Kategorie: Stakeholder Communications
Kategorie: Spatial Analysis
Kategorie: Presentations
Kategorie: Data Presentation
Kategorie: Data-Driven Decision-Making
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Scatter Plots
Kategorie: Verbal Communication Skills

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Dozent

Brandon Krakowsky
University of Pennsylvania
10 Kurse170.756 Lernende

von

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.“

Häufig gestellte Fragen