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Spécialisation "Python for Data Science: Real Projects & Analytics"

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Spécialisation "Python for Data Science: Real Projects & Analytics"

Master Python Data Science Techniques.

Build real-world data science projects using Python, statistics, ML, and forecasting models.

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Instructeur : EDUCBA

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Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 55 examens de cours de ce programme

niveau Débutant

Expérience recommandée

4 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
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4 semaines à compléter
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Ce que vous apprendrez

  • Apply Python programming to analyze, visualize, and interpret real-world datasets.

  • Build, train, and evaluate supervised machine learning and forecasting models.

  • Integrate statistical methods with Python tools to create data-driven solutions.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Histogram
  • Catégorie : Statistical Analysis
  • Catégorie : Exploratory Data Analysis
  • Catégorie : Data Science
  • Catégorie : Feature Engineering
  • Catégorie : Probability & Statistics
  • Catégorie : Descriptive Statistics
  • Catégorie : Predictive Modeling
  • Catégorie : Box Plots
  • Catégorie : Statistical Hypothesis Testing
  • Catégorie : Statistics
  • Catégorie : Supervised Learning
  • Catégorie : Model Evaluation
  • Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting
  • Catégorie : Regression Analysis
  • Catégorie : Statistical Programming

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : NumPy
  • Catégorie : Database Software
  • Catégorie : Database Application
  • Catégorie : Python Programming

Détails à connaître

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Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
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  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
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Spécialisation - série de 5 cours

Data Science with Python: Analyze & Visualize

Data Science with Python: Analyze & Visualize

COURS 1, 9 heures

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 : Scatter Plots
Catégorie : Data Visualization Software
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Box Plots
Catégorie : Bayesian Statistics
Catégorie : Descriptive Statistics
Catégorie : Histogram
Catégorie : Data Presentation
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Data-Driven Decision-Making
Catégorie : Machine Learning Algorithms
Catégorie : Data Preprocessing
Catégorie : Statistical Visualization
Catégorie : Data Science
Catégorie : Statistical Methods
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Probability & Statistics
Catégorie : Scripting
Statistics for Data Science with Python

Statistics for Data Science with Python

COURS 2, 8 heures

Ce que vous apprendrez

  • Summarize datasets with descriptive stats and visualizations.

  • Apply probability concepts and test hypotheses with Python.

  • Build and evaluate regression models for predictive analysis.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Statistical Modeling
Catégorie : NumPy
Catégorie : Probability
Catégorie : Pandas (Python Package)
Catégorie : Regression Analysis
Catégorie : Descriptive Statistics
Catégorie : Statistical Inference
Catégorie : Data Science
Catégorie : Histogram
Catégorie : Statistical Visualization
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Statistics
Catégorie : Probability & Statistics
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Statistical Methods
Catégorie : Predictive Analytics
Catégorie : Statistical Hypothesis Testing
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Statistical Programming
Catégorie : Model Evaluation
Advanced Python for Data Analysis: Build & Optimize

Advanced Python for Data Analysis: Build & Optimize

COURS 3, 13 heures

Ce que vous apprendrez

  • Implement client-server apps, chatbots, and database integration.

  • Optimize data analysis with NumPy arrays, matrices, and vectors.

  • Build scalable Python solutions using advanced techniques.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : NumPy
Catégorie : Computer Networking
Catégorie : Database Management
Catégorie : Integrated Development Environments
Catégorie : Application Development
Catégorie : Real Time Data
Catégorie : Data Science
Catégorie : Analysis
Catégorie : Database Application
Catégorie : Database Software
Catégorie : Design
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Package and Software Management
Python: Logistic Regression & Supervised ML

Python: Logistic Regression & Supervised ML

COURS 4, 5 heures

Ce que vous apprendrez

  • Define the lifecycle, objectives, and workflow of a supervised machine learning project using Python and real-world datasets.

  • Apply exploratory data analysis, data cleaning, and feature engineering techniques to prepare datasets for modeling.

  • Build supervised machine learning models using Decision Trees and Logistic Regression with essential Python libraries.

  • Evaluate model performance using confusion matrices and cross-validation to improve reliability and generalization.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Pandas (Python Package)
Catégorie : Logistic Regression
Catégorie : Feature Engineering
Catégorie : Decision Tree Learning
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : NumPy
Catégorie : Seaborn
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Statistical Visualization
Catégorie : Model Deployment
Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Data Preprocessing
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Machine Learning Algorithms
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Supervised Learning
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Classification Algorithms

Ce que vous apprendrez

  • Preprocess and decompose time series data to uncover patterns and trends.

  • Build and evaluate SARIMA models for robust sales forecasting in Python.

  • Apply Prophet to model trend, seasonality, and holidays for accurate forecasts.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting
Catégorie : Data Preprocessing
Catégorie : Feature Engineering
Catégorie : Forecasting
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Data-Driven Decision-Making
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Model Training
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Predictive Analytics
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Trend Analysis
Catégorie : Data Cleansing
Catégorie : Statistical Analysis

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Instructeur

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1 773 Cours448 293 apprenants

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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants sur Python for Data Science: Real Projects & Analytics

moyenne sur l'ensemble des 5 cours

  • 5 étoiles

    74,57 %

  • 4 étoiles

    22,03 %

  • 3 étoiles

    0 %

  • 2 étoiles

    0 %

  • 1 étoile

    3,38 %

AR
Cours : Data Science with Python: Analyze & Visualize

Révisé le 9 janv. 2026

KJ
Cours : Statistics for Data Science with Python

Révisé le 17 juin 2026

SM
Cours : Advanced Python for Data Analysis: Build & Optimize

Révisé le 15 sept. 2026

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