Clemson University

Applied Data Science

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Clemson University

Applied Data Science

Tim Ransom

Instructeur : Tim Ransom

Inclus avec Coursera Plus

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Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
2 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
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Apprenez à votre propre rythme
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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

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Il y a 6 modules dans ce cours

Module 1 begins with an introduction to Applied Data Science, and Introduction Discussion, and an Introduction Quiz. This module also includes lectures on data, statistics, and visualization. There is one Coursera Lab assignment to create your environmental setup and familiarize yourself with Python. There is also a Module Quiz at the end of this module.

Inclus

5 vidéos5 lectures2 devoirs1 devoir de programmation1 sujet de discussion

Module 2 includes lectures on regression, error evaluation, and model fitness. There is one Coursera Lab assignment on EDA and Visualization. There is also a Module Quiz at the end of this module.

Inclus

2 vidéos2 lectures1 devoir1 devoir de programmation

Module 3 includes lectures on linear models, bootstrapping, predictors, and Model F. There is one Coursera Lab assignment on k-NN Regression. There is also a Module Quiz at the end of this module.

Inclus

2 vidéos2 lectures1 devoir1 devoir de programmation

Module 4 includes lectures on overfitting, model selection, cross validation, and bias vs. variance. There is one Coursera Lab assignment on Linear Regression. There is also a Module Quiz at the end of this module.

Inclus

2 vidéos2 lectures1 devoir1 devoir de programmation

Module 5 includes lectures on unsupervised learning, inter-observational distances, partition-based clustering, hierarchical clustering, diagnostics, optimization, and density-based clustering. There is one Coursera Lab assignment on Dimensionality Reduction. There is also a Module Quiz at the end of this module.

Inclus

6 vidéos2 lectures1 devoir1 devoir de programmation

Module 6 includes lectures on outliers, statistical-based detection, deviation-based detection, and distance-based detection. There is one Coursera Lab assignment on Outlier Detection, Model Selection, and Cross Validation. There is also a Module Quiz at the end of this module.

Inclus

3 vidéos5 lectures1 devoir1 devoir de programmation

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

Instructeur

Tim Ransom
Clemson University
1 Cours492 apprenants

Offert par

Clemson University

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Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Foire Aux Questions

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