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Spezialisierung „Python for Data Science: Real Projects & Analytics“

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Spezialisierung „Python for Data Science: Real Projects & Analytics“

Master Python Data Science Techniques.

Build real-world data science projects using Python, statistics, ML, and forecasting models.

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Dozent: EDUCBA

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Was Sie lernen werden

  • Apply Python programming to analyze, visualize, and interpret real-world datasets.

  • Build, train, and evaluate supervised machine learning and forecasting models.

  • Integrate statistical methods with Python tools to create data-driven solutions.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Histogram
  • Kategorie: Statistical Analysis
  • Kategorie: Box Plots
  • Kategorie: Statistical Programming
  • Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
  • Kategorie: Probability & Statistics
  • Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
  • Kategorie: Data Science
  • Kategorie: Model Evaluation
  • Kategorie: Supervised Learning
  • Kategorie: Statistics
  • Kategorie: Feature Engineering
  • Kategorie: Predictive Modeling
  • Kategorie: Descriptive Statistics
  • Kategorie: Exploratory Data Analysis
  • Kategorie: Regression Analysis

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: NumPy
  • Kategorie: Database Software
  • Kategorie: Python Programming
  • Kategorie: Database Application

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Spezialisierung - 5 Kursreihen

Data Science with Python: Analyze & Visualize

Data Science with Python: Analyze & Visualize

KURS 1, 9 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Analyze datasets with Python scripting, functions, and libraries.

  • Visualize data using charts, scatter plots, histograms, and box plots.

  • Apply ML techniques like regression and gradient descent models.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Scatter Plots
Kategorie: Descriptive Statistics
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Box Plots
Kategorie: Bayesian Statistics
Kategorie: Data Visualization Software
Kategorie: Data Presentation
Kategorie: Data-Driven Decision-Making
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Scripting
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Data Science
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Statistical Visualization
Kategorie: Histogram
Statistics for Data Science with Python

Statistics for Data Science with Python

KURS 2, 8 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Summarize datasets with descriptive stats and visualizations.

  • Apply probability concepts and test hypotheses with Python.

  • Build and evaluate regression models for predictive analysis.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: NumPy
Kategorie: Probability
Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Descriptive Statistics
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
Kategorie: Predictive Analytics
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Statistics
Kategorie: Statistical Programming
Kategorie: Statistical Inference
Kategorie: Statistical Visualization
Kategorie: Histogram
Kategorie: Data Science
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Model Evaluation
Advanced Python for Data Analysis: Build & Optimize

Advanced Python for Data Analysis: Build & Optimize

KURS 3, 13 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Implement client-server apps, chatbots, and database integration.

  • Optimize data analysis with NumPy arrays, matrices, and vectors.

  • Build scalable Python solutions using advanced techniques.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: NumPy
Kategorie: Database Management
Kategorie: Computer Networking
Kategorie: Integrated Development Environments
Kategorie: Data Science
Kategorie: Application Development
Kategorie: Analysis
Kategorie: Database Software
Kategorie: Design
Kategorie: Database Application
Kategorie: Package and Software Management
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Real Time Data
Python: Logistic Regression & Supervised ML

Python: Logistic Regression & Supervised ML

KURS 4, 5 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Define the lifecycle, objectives, and workflow of a supervised machine learning project using Python and real-world datasets.

  • Apply exploratory data analysis, data cleaning, and feature engineering techniques to prepare datasets for modeling.

  • Build supervised machine learning models using Decision Trees and Logistic Regression with essential Python libraries.

  • Evaluate model performance using confusion matrices and cross-validation to improve reliability and generalization.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: Logistic Regression
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: NumPy
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Decision Tree Learning
Kategorie: Seaborn
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Statistical Visualization
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Classification Algorithms
Kategorie: Supervised Learning

Was Sie lernen werden

  • Preprocess and decompose time series data to uncover patterns and trends.

  • Build and evaluate SARIMA models for robust sales forecasting in Python.

  • Apply Prophet to model trend, seasonality, and holidays for accurate forecasts.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Forecasting
Kategorie: Data-Driven Decision-Making
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Model Training
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Predictive Analytics
Kategorie: Trend Analysis
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Statistical Analysis
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