Being able to extract knowledge from large, complex data sets is one of the most critical skills in today’s data-driven world. This course provides an introduction to fundamental concepts and techniques of Data Science. Learners will learn to combine tools and methods from computer science, statistics, data visualization, and the social sciences to extract knowledge from data. Concepts taught in the course will be illustrated with case studies drawn from fields such as business, public health, and the social sciences. This class focuses on teaching library (e.g, Pandas) based data analysis and model development.

Applied Data Science
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niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
2 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Préparer un diplôme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data Mining
- Catégorie : Dimensionality Reduction
- Catégorie : Anomaly Detection
- Catégorie : Data Preprocessing
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Data Science
- Catégorie : Descriptive Statistics
- Catégorie : Data Visualization Software
- Catégorie : Matplotlib
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Regression Analysis
- Catégorie : Statistical Analysis
- Catégorie : Data Cleansing
- Catégorie : Data Wrangling
- Catégorie : Plot (Graphics)
- Catégorie : Unsupervised Learning
- Catégorie : Statistical Methods
- Catégorie : Data-Driven Decision-Making
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Pandas (Python Package)
Détails à connaître
Évaluations
7 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Il y a 6 modules dans ce cours
Préparer un diplôme
Ce site cours fait partie du (des) programme(s) diplômant(s) suivant(s) proposé(s) par Clemson University. Si vous êtes admis et que vous vous inscrivez, les cours que vous avez suivis peuvent compter pour l'apprentissage de votre diplôme et vos progrès peuvent être transférés avec vous.¹
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