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Spezialisierung „Data Science Fundamentals, Part 2“

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Spezialisierung „Data Science Fundamentals, Part 2“

Applied Data Science with Python.

Analyze realworld datasets, building applications, & applying machine learning with Python’s PyData

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Jonathan Dinu

Dozenten: Pearson

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Was Sie lernen werden

  • Acquire, clean, and manipulate real-world data using Python libraries, APIs, and databases, and perform exploratory data analysis and visualization.

  • Build, evaluate, and interpret statistical and machine learning models to make predictions and draw inferences from complex datasets.

  • Apply best practices in hypothesis testing, A/B testing, and model validation to solve practical problems and communicate results effectively.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Descriptive Statistics
  • Kategorie: Statistical Methods
  • Kategorie: Regression Analysis
  • Kategorie: Sampling (Statistics)
  • Kategorie: A/B Testing
  • Kategorie: Exploratory Data Analysis
  • Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
  • Kategorie: Data Analysis
  • Kategorie: Matplotlib
  • Kategorie: Predictive Analytics
  • Kategorie: Plot (Graphics)
  • Kategorie: Statistical Modeling
  • Kategorie: Statistical Inference
  • Kategorie: Model Evaluation
  • Kategorie: Box Plots
  • Kategorie: Data Science
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Predictive Modeling

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: NumPy
  • Kategorie: Python Programming

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Spezialisierung - 3 Kursreihen

Data Science Fundamentals Part 2: Unit 1

Data Science Fundamentals Part 2: Unit 1

KURS 1, 8 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Gain a foundational understanding of Exploratory Data Analysis (EDA) and its historical context.

  • Develop practical skills in Python data visualization using matplotlib and seaborn.

  • Learn to identify and interpret relationships and correlations within datasets using advanced charting techniques.

  • Recognize and avoid common pitfalls in data analysis, including mixed effects and Simpson’s Paradox.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Seaborn
Kategorie: Scatter Plots
Kategorie: Histogram
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Matplotlib
Kategorie: Data Visualization Software
Kategorie: Box Plots
Kategorie: Correlation Analysis
Kategorie: Plot (Graphics)
Kategorie: Statistical Visualization
Kategorie: Statistics
Kategorie: Analytical Skills
Kategorie: Descriptive Statistics
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Descriptive Analytics
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Literacy
Data Science Fundamentals Part 2: Unit 2

Data Science Fundamentals Part 2: Unit 2

KURS 2, 6 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Master foundational and modern techniques for statistical inference and data analysis.

  • Apply computational and sampling-based approaches to real-world data problems.

  • Conduct hypothesis tests and optimize processes using A/B testing methodologies.

  • Distinguish between correlation and causation to ensure robust, actionable insights.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Estimation
Kategorie: A/B Testing
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
Kategorie: Correlation Analysis
Kategorie: Sampling (Statistics)
Kategorie: Analysis
Kategorie: Statistical Inference
Kategorie: Analytics
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Statistics
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Statistical Methods
Data Science Fundamentals Part 2: Unit 3

Data Science Fundamentals Part 2: Unit 3

KURS 3, 9 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Build and evaluate statistical models to predict outcomes using Python libraries such as SciPy, NumPy, and Scikit-learn.

  • Understand and apply the fundamentals of probability, statistical distributions, and regression analysis.

  • Identify and overcome common challenges in model fitting and performance evaluation.

  • Distinguish between statistical inference and prediction, and leverage machine learning algorithms for real-world applications.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Statistical Inference
Kategorie: Statistical Machine Learning
Kategorie: Model Training
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Business Analytics
Kategorie: Probability Distribution
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Predictive Analytics
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Data Science
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Estimation
Kategorie: Statistics
Kategorie: Statistical Analysis

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Larry W.

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Chaitanya A.

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