This course demystifies core data science concepts and techniques through engaging Python lessons and real datasets. You’ll gain practical experience working with the Python ecosystem, including pandas, NumPy, scikit-learn, and more, as you analyze authentic data and build meaningful applications from scratch. From setting up your programming environment to building your first recommendation engine, each lesson emphasizes intuition, best practices, and the computational skills needed to tackle “undomesticated” data problems. No advanced math or statistics background required—just a willingness to learn and a basic familiarity with programming. By the end of the course, you’ll have built real projects, mastered essential data science workflows, and developed the confidence to apply machine learning algorithms to real-world challenges.
Discover new skills with $120 off courses from industry experts. Save now.
Data Science Fundamentals Part 1: Unit 1
Ce cours fait partie de Spécialisation Data Science Fundamentals, Part 1
Instructeur : Pearson
Inclus avec 
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Develop a strong foundation in data science concepts, theory, and the practical application of Python’s data ecosystem.
Acquire, manipulate, and analyze real-world datasets using industry-standard tools and libraries.
Build and evaluate machine learning models, including recommendation engines, with hands-on projects.
Master the end-to-end data science process, from data acquisition to visualization and effective communication of results.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : NumPy
- Catégorie : Python Programming
- Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Data Manipulation
- Catégorie : Computational Thinking
- Catégorie : Exploratory Data Analysis
- Catégorie : Programming Principles
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Data Science
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Pandas (Python Package)
Détails à connaître
Ajouter à votre profil LinkedIn
août 2025
2 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Élaborez votre expertise du sujet
- 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 un module dans ce cours
This module introduces the fundamentals of data science using Python, emphasizing that valuable insights can be achieved with simple programming and openly available data. It begins with an overview of data science concepts, its history, and real-world applications, followed by setting up a Python environment and a crash course in the language. The module then guides learners through the data science process by building an Airbnb listing recommender, teaching data manipulation with Python’s standard library and the basics of recommendation engines, while highlighting the importance of a structured workflow.
Inclus
26 vidéos2 devoirs
Obtenez un certificat professionnel
Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.
En savoir plus sur Data Analysis
Statut : Essai gratuitUniversity of California, Irvine
Statut : Essai gratuitFractal Analytics
Statut : Essai gratuit
Statut : Essai gratuitDuke University
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Ouvrez de nouvelles portes avec Coursera Plus
Accès illimité à 10,000+ cours de niveau international, projets pratiques et programmes de certification prêts à l'emploi - tous inclus dans votre abonnement.
Faites progresser votre carrière avec un diplôme en ligne
Obtenez un diplôme auprès d’universités de renommée mondiale - 100 % en ligne
Rejoignez plus de 3 400 entreprises mondiales qui ont choisi Coursera pour les affaires
Améliorez les compétences de vos employés pour exceller dans l’économie numérique
Foire Aux Questions
Yes, you can preview the first video and view the syllabus before you enroll. You must purchase the course to access content not included in the preview.
If you decide to enroll in the course before the session start date, you will have access to all of the lecture videos and readings for the course. You’ll be able to submit assignments once the session starts.
Once you enroll and your session begins, you will have access to all videos and other resources, including reading items and the course discussion forum. You’ll be able to view and submit practice assessments, and complete required graded assignments to earn a grade and a Course Certificate.
Plus de questions
Aide financière disponible,