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Can I take the course for free?

No, you cannot take this course for free. When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. If you cannot afford the fee, you can apply for financial aid.

Spezialisierung für Introduction to Data Science Techniques

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Spezialisierung für Introduction to Data Science Techniques

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

Dozenten: Ming-Long Lam

Bei enthalten

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3-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

6 months to complete

unter 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

Auf einen Abschluss hinarbeiten

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Stufe Mittel

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Was Sie lernen werden

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

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Bayesian Statistics
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Forecasting
Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
Kategorie: R Programming
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Statistical Software
Kategorie: Statistical Inference
Kategorie: Statistical Machine Learning
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Analytics
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Statistical Programming
Kategorie: Statistical Analysis

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Unterrichtet in Englisch

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Spezialisierung - 3 Kursreihen

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.

Praktisches Lernprojekt

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

KURS 151 Stunden

Was Sie lernen werden

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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting

Kategorie: R Programming

Kategorie: Forecasting

Kategorie: Model Evaluation

Kategorie: Statistical Modeling

Kategorie: Data Analysis

Kategorie: Probability & Statistics

Kategorie: Statistical Visualization

Kategorie: Statistical Analysis

Kategorie: Data Presentation

Kategorie: Statistical Hypothesis Testing

Kategorie: Statistical Methods

Kategorie: Statistical Software

Statistical Learning

KURS 2114 Stunden

Was Sie lernen werden

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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Statistical Modeling

Kategorie: Model Evaluation

Kategorie: Statistical Machine Learning

Kategorie: Classification Algorithms

Kategorie: Logistic Regression

Kategorie: Decision Tree Learning

Kategorie: Statistical Inference

Kategorie: Unsupervised Learning

Kategorie: Supervised Learning

Kategorie: Regression Analysis

Kategorie: Bayesian Statistics

Kategorie: Statistical Analysis

Kategorie: Predictive Modeling

Kategorie: Data Analysis

Kategorie: Feature Engineering

Kategorie: Machine Learning

Kategorie: Statistical Programming

Data Preparation and Analysis

KURS 379 Stunden

Was Sie lernen werden

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

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Model Evaluation

Kategorie: Decision Tree Learning

Kategorie: Python Programming

Kategorie: Classification And Regression Tree (CART)

Kategorie: Regression Analysis

Kategorie: Logistic Regression

Kategorie: Unsupervised Learning

Kategorie: Data Mining

Kategorie: Data Analysis

Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)

Kategorie: Analytics

Kategorie: Machine Learning

Kategorie: Data Cleansing

Kategorie: Statistical Analysis

Kategorie: Data Preprocessing

Kategorie: Data Visualization

Kategorie: Exploratory Data Analysis

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Auf einen Abschluss hinarbeiten

Dieses Spezialisierung ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studiengänge, die von Illinois Techangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, können Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte können mit Ihnen übertragen werden.¹

Dozenten

Ming-Long Lam

Illinois Tech

1 Kurs2.357 Lernende

von

Illinois Tech

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

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.

Weitere Fragen

Besuchen Sie die das Hilfe-Center für Kursteilnehmer.

Finanzielle Unterstützung verfügbar,

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Spezialisierung für Introduction to Data Science Techniques

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

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