Master essential concepts, theory, and hands-on techniques to become an effective data scientist. Guided by real-world case studies and applied Python programming, you'll learn to acquire, analyze, and model complex datasets, drawing actionable insights using industry-standard tools like pandas, NumPy, SciPy, and scikit-learn. Confidently tackle data problems, apply machine learning algorithms, and communicate your findings through compelling visualizations—equipping you with the foundational skills needed for impactful data-driven decision making in any field.
Spezialisierung für Data Science Fundamentals, Part 2
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Spezialisierung für Data Science Fundamentals, Part 2
Applied Data Science with Python. Analyze realworld datasets, building applications, & applying machine learning with Python’s PyData
Dozent: Pearson
Bei 
enthalten
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Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
1 Monat bei 5 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
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Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Arbeitgebern
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Was Sie lernen werden
Acquire, clean, and manipulate real-world data using Python libraries, APIs, and databases, and perform exploratory data analysis and visualization.
Build, evaluate, and interpret statistical and machine learning models to make predictions and draw inferences from complex datasets.
Apply best practices in hypothesis testing, A/B testing, and model validation to solve practical problems and communicate results effectively.
Überblick
Kompetenzen, die Sie erwerben
Werkzeuge, die Sie lernen werden
Was ist inbegriffen?
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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!
August 2025
4 Praxisübungen
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- Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
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Spezialisierung - 3 Kursreihen
Was Sie lernen werden
Gain a foundational understanding of Exploratory Data Analysis (EDA) and its historical context.
Develop practical skills in Python data visualization using matplotlib and seaborn.
Learn to identify and interpret relationships and correlations within datasets using advanced charting techniques.
Recognize and avoid common pitfalls in data analysis, including mixed effects and Simpson’s Paradox.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Histogram
Kategorie: Matplotlib
Kategorie: Seaborn
Kategorie: Scatter Plots
Kategorie: Data Visualization Software
Kategorie: Box Plots
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Descriptive Statistics
Kategorie: Correlation Analysis
Kategorie: Statistical Analysis
Was Sie lernen werden
Master foundational and modern techniques for statistical inference and data analysis.
Apply computational and sampling-based approaches to real-world data problems.
Conduct hypothesis tests and optimize processes using A/B testing methodologies.
Distinguish between correlation and causation to ensure robust, actionable insights.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: A/B Testing
Kategorie: Estimation
Kategorie: Correlation Analysis
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Analytics
Kategorie: Statistical Inference
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Descriptive Statistics
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Sampling (Statistics)
Was Sie lernen werden
Build and evaluate statistical models to predict outcomes using Python libraries such as SciPy, NumPy, and Scikit-learn.
Understand and apply the fundamentals of probability, statistical distributions, and regression analysis.
Identify and overcome common challenges in model fitting and performance evaluation.
Distinguish between statistical inference and prediction, and leverage machine learning algorithms for real-world applications.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Probability Distribution
Kategorie: Performance Metric
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Predictive Analytics
Kategorie: Estimation
Kategorie: Business Analytics
Kategorie: Statistical Inference
Kategorie: Data Analysis
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