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.
Spécialisation Data Science Fundamentals, Part 2
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Spécialisation Data Science Fundamentals, Part 2
Applied Data Science with Python. Analyze realworld datasets, building applications, & applying machine learning with Python’s PyData
Instructeur : Pearson
Inclus avec 
Approfondissez votre connaissance d’un sujet
niveau Débutant
Expérience recommandée
1 mois à raison de 5 heures par semaine
Planning flexible
Obtenir une qualification professionnelle
Partagez votre expertise avec les employeurs
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niveau Débutant
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1 mois à raison de 5 heures par semaine
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Ce que vous apprendrez
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.
Vue d'ensemble
Compétences que vous acquerrez
Outils que vous découvrirez
Ce qui est inclus
Certificat partageable
Ajouter à votre profil LinkedIn
Enseigné en Anglais
Récemment mis à jour !
août 2025
4 exercices pratiques
Améliorez votre expertise en la matière
- Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
- Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
- Développez une compréhension approfondie de concepts clés
- Obtenez un certificat professionnel auprès de Pearson
Spécialisation - série de 3 cours
Ce que vous apprendrez
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.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Scatter Plots
Catégorie : Box Plots
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Data Visualization Software
Catégorie : Matplotlib
Catégorie : Seaborn
Catégorie : Histogram
Catégorie : Descriptive Statistics
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Correlation Analysis
Catégorie : Statistical Methods
Catégorie : Data Analysis
Ce que vous apprendrez
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.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Estimation
Catégorie : Correlation Analysis
Catégorie : A/B Testing
Catégorie : Sampling (Statistics)
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Probability & Statistics
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Descriptive Statistics
Catégorie : Statistical Inference
Catégorie : Analytics
Ce que vous apprendrez
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.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Probability & Statistics
Catégorie : Regression Analysis
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)
Catégorie : Statistical Modeling
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Business Analytics
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Predictive Analytics
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Statistical Inference
Catégorie : Estimation
Catégorie : Supervised Learning
Catégorie : Performance Metric
Catégorie : Probability Distribution
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