John Wiley & Sons

Foundations of Data Science and Statistical Methods

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Foundations of Data Science and Statistical Methods

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Instructeur : Wiley Skills Network

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Ce que vous apprendrez

  • Understand the fundamental concepts, workflows, and real-world applications of data science.

  • Apply basic statistical methods to analyze and interpret datasets effectively.

  • Implement data collection, ingestion, and storage techniques for structured data management.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Probability Distribution
  • Catégorie : Data Analysis
  • Catégorie : Data Collection
  • Catégorie : Exploratory Data Analysis
  • Catégorie : Data Quality
  • Catégorie : Calculus
  • Catégorie : Statistical Machine Learning
  • Catégorie : Statistics
  • Catégorie : Statistical Methods
  • Catégorie : Data Management
  • Catégorie : Data-Driven Decision-Making
  • Catégorie : Data Storage
  • Catégorie : Machine Learning
  • Catégorie : Statistical Analysis
  • Catégorie : Data Science
  • Catégorie : Linear Algebra
  • Catégorie : Data Pipelines

Détails à connaître

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avril 2026

Évaluations

4 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation "CompTIA DataX Study Guide"
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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

In this section, we define data science, differentiate it from machine learning (ML) and artificial intelligence (AI), examine key real-world applications, and discuss best practices throughout the data science life cycle.

Inclus

1 vidéo6 lectures1 devoir

In this section, we cover essential mathematics for data science, including calculus, probability distributions, inferential statistics, and linear algebra, highlighting their roles in data analysis, modeling, and algorithm development.

Inclus

1 vidéo11 lectures1 devoir

In this section, we identify common data sources, explain data acquisition and ingestion methods such as batch and streaming, and evaluate structured and unstructured storage solutions for effective data management and analytics.

Inclus

1 vidéo8 lectures1 devoir

In this section, we explore Exploratory Data Analysis (EDA) techniques for various variable types, interpret common data visualizations, and address frequent data quality issues critical for robust data science analysis.

Inclus

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Instructeur

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