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.

Data Science Fundamentals Part 1: Unit 1

Data Science Fundamentals Part 1: Unit 1
Ce cours fait partie de Spécialisation "Data Science Fundamentals, Part 1"


Instructeurs : Pearson
Inclus avec
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niveau Débutant
Expérience recommandée
7 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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 : Data Manipulation
- Catégorie : Programming Principles
- Catégorie : Data Science
- Catégorie : AI Personalization
- Catégorie : Machine Learning Algorithms
- Catégorie : Computational Thinking
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Data Analysis
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)
- Catégorie : Python Programming
- Catégorie : Pandas (Python Package)
- Catégorie : NumPy
Détails à connaître

Certificat partageable
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Évaluations
2 devoirs
Enseigné en Anglais
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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
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