By completing this course, learners will be able to apply Python programming to analyze datasets, construct compelling visualizations, evaluate statistical measures, and implement machine learning techniques to generate actionable insights. You will develop hands-on skills in Python scripting, create reusable libraries, build functions, and preprocess data for accurate analysis. Learners will also construct charts, scatter plots, histograms, and box plots, evaluate probabilities and hypotheses, and implement regression and optimization models using gradient descent.
Data Science with Python: Analyze & Visualize
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Data Science with Python: Analyze & Visualize
Ce cours fait partie de Spécialisation Python for Data Science: Real Projects & Analytics
Instructeur : EDUCBA
Inclus avec 
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
7 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
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.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Scripting
- Catégorie : NumPy
- Catégorie : Machine Learning Algorithms
- Catégorie : Matplotlib
- Catégorie : Scatter Plots
- Catégorie : Data Manipulation
- Catégorie : Statistical Analysis
- Catégorie : Probability & Statistics
- Catégorie : Regression Analysis
- Catégorie : Data Science
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Histogram
- Catégorie : Python Programming
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Statistical Methods
- Catégorie : Statistical Inference
- Catégorie : Data Cleansing
- Catégorie : Programming Principles
- Catégorie : Box Plots
- Catégorie : Data Visualization Software
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
octobre 2025
Évaluations
14 devoirs
Enseigné en Anglais
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Ce cours fait partie de la Spécialisation Python for Data Science: Real Projects & Analytics
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
Il y a 4 modules dans ce cours
This module introduces learners to the core principles of Python programming and its application in data science. Students will explore the Python environment, understand essential coding structures, and build reusable functions and libraries. By the end of this module, learners will have the programming foundation necessary to analyze, process, and manipulate data effectively.
Inclus
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This module focuses on data visualization methods for effective data storytelling. Learners will develop skills in creating charts, graphs, and scatter plots while exploring the mathematical foundations of vector spaces and matrices. By mastering these visualization tools, students will be able to present data insights clearly and persuasively.
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This module provides a deep dive into the statistical foundations of data science. Learners will explore measures of central tendency, variability, probability, and hypothesis testing while addressing advanced concepts such as the Central Limit Theorem, Bayesian inference, and p-hacking. These skills prepare students to evaluate datasets critically and draw reliable conclusions.
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This module introduces learners to regression, optimization, and applied data analysis techniques. Students will implement gradient descent, preprocess datasets, and apply visual tools such as histograms, scatter plots, and box plots to extract insights. The module concludes with practical applications and a summary of the entire learning journey.
Inclus
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