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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 63 examens de cours de ce programme

niveau Débutant

Expérience recommandée

4 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
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Expérience recommandée

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

Outils que vous découvrirez

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

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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 : Histogram
Catégorie : Scatter Plots
Catégorie : Machine Learning Algorithms
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Statistics
Catégorie : Data Presentation
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Scripting
Catégorie : Descriptive Statistics
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Bayesian Statistics
Catégorie : Statistical Visualization
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Statistical Methods
Catégorie : Data Preprocessing
Catégorie : Probability & Statistics
Catégorie : Machine Learning Methods
Catégorie : Box Plots
Catégorie : Data Science
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 & Statistics
Catégorie : Data Science
Catégorie : Probability
Catégorie : Pandas (Python Package)
Catégorie : Histogram
Catégorie : Descriptive Statistics
Catégorie : Predictive Analytics
Catégorie : Statistical Hypothesis Testing
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Statistics
Catégorie : Statistical Programming
Catégorie : Statistical Inference
Catégorie : Statistical Visualization
Catégorie : Regression Analysis
Catégorie : Correlation Analysis
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 : Application Development
Catégorie : Database Application
Catégorie : Database Management
Catégorie : NumPy
Catégorie : Design
Catégorie : Data Science
Catégorie : Analysis
Catégorie : Computer Networking
Catégorie : Data Analysis
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 : Logistic Regression
Catégorie : Statistical Visualization
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Decision Tree Learning
Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)
Catégorie : Model Deployment
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Data Preprocessing
Catégorie : Feature Engineering
Catégorie : Pandas (Python Package)
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : NumPy
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Supervised Learning
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Machine Learning Algorithms
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Classification Algorithms
Catégorie : Seaborn

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

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Instructeur

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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

    76,56 %

  • 4 étoiles

    20,31 %

  • 3 étoiles

    0 %

  • 2 étoiles

    0 %

  • 1 étoile

    3,12 %

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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