Cette spécialisation démystifie la science des données et familiarise les apprenants avec les compétences, les techniques et les concepts clés de la science des données. Le cours commence par des concepts fondamentaux tels que la taxonomie analytique, le Cross-Industry Standard Process for Data Mining et les diagnostics de données, puis compare la science des données aux techniques statistiques classiques. Le cours donne également un aperçu des techniques les plus courantes utilisées dans la science des données, y compris l'analyse des données, la modélisation statistique, l'ingénierie des données, la manipulation des données à grande échelle (big data), les algorithmes pour l'exploration des données, la qualité des données, la remédiation et les opérations de cohérence.
Projet d'apprentissage appliqué
Cette spécialisation comprend un devoir de capstone dans le quatrième cours qui permet aux étudiants de d'appliquer ce qu'ils ont appris sur la science des données à un scénario commercial pratique. Ce travail demande aux étudiants d'évaluer un scénario d'entreprise et ensuite de choisir la meilleure approche analytique pour résoudre le problème commercial énoncé.
