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Spezialisierung für Data Science Fundamentals, Part 2

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Spezialisierung für 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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Dozent: Pearson

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Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
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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: Exploratory Data Analysis
  • Kategorie: Statistical Modeling
  • Kategorie: Descriptive Statistics
  • Kategorie: Regression Analysis
  • Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
  • Kategorie: Data Visualization
  • Kategorie: NumPy
  • Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
  • Kategorie: Probability & Statistics
  • Kategorie: Python Programming
  • Kategorie: Data Science
  • Kategorie: Box Plots

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

August 2025

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  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Pearson.

Spezialisierung - 3 Kursreihen

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: Histogram
Kategorie: Box Plots
Kategorie: Matplotlib
Kategorie: Data Visualization Software
Kategorie: Scatter Plots
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Seaborn
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Correlation Analysis
Kategorie: Descriptive Statistics

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: Correlation Analysis
Kategorie: Estimation
Kategorie: A/B Testing
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Analytics
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Data-Driven Decision-Making
Kategorie: Sampling (Statistics)
Kategorie: Statistical Inference

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: Regression Analysis
Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Estimation
Kategorie: Statistical Inference
Kategorie: Business Analytics
Kategorie: Performance Metric

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Jennifer J.
Lernender seit 2020
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Larry W.
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