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Python Fundamentals and Data Science Essentials

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Python Fundamentals and Data Science Essentials

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Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 16 Stunden
3 Wochen bei 5 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Run Python programs for tasks using numeric operations, control structures, and functions.

  • Analyze data with NumPy and Pandas for comprehensive data insights.

  • Evaluate the performance of linear regression and KNN classification models.

  • Develop optimized machine learning models using gradient descent.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: NumPy
  • Kategorie: Python (Programming Language)
  • Kategorie: KNN
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Pandas (Python Package)

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September 2024

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5 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Deep Learning with Real-World Projects
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  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
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In diesem Kurs gibt es 10 Module

In this module, we will cover the essential Python programming concepts needed as a foundation for advanced topics. Starting from installation and basic syntax to detailed explorations of various data structures, this section ensures you have a solid grounding in Python.

Das ist alles enthalten

18 Videos2 Lektüren

In this module, we will introduce NumPy, a powerful library for numerical computing in Python. Through a series of hands-on videos, you'll learn to perform essential NumPy operations and leverage its capabilities for data analysis.

Das ist alles enthalten

3 Videos

In this module, we will dive into Pandas, a key library for data manipulation and analysis in Python. You will learn how to work with Series and DataFrames, perform various operations, and handle real-world data sets efficiently.

Das ist alles enthalten

12 Videos1 Aufgabe

In this module, we will cover essential linear algebra concepts that are foundational for machine learning. From vectors and matrices to multi-dimensional spaces, you'll gain the mathematical skills necessary for advanced algorithms.

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5 Videos

In this module, we will explore data visualization techniques using Matplotlib and Seaborn. Through practical examples and a case study, you'll learn how to create compelling visual representations of data to uncover insights.

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4 Videos

In this module, we will cover the basics of simple linear regression, a key statistical technique. Starting from machine learning concepts, you'll learn how linear regression works, the math behind it, and how to apply it through case studies.

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10 Videos1 Aufgabe

In this module, we will focus on gradient descent, a crucial optimization algorithm. From understanding cost functions to applying gradient descent in practical scenarios, you'll gain a deep understanding of this essential technique.

Das ist alles enthalten

8 Videos

In this module, we will delve into the K-Nearest Neighbors (KNN) algorithm for classification. You'll learn the theory behind KNN, its practical applications, and how to measure its performance through various case studies.

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14 Videos1 Aufgabe

In this module, we will cover logistic regression, a fundamental classification technique. You'll learn about the Sigmoid function, log odds, and how to apply logistic regression in real-world scenarios through case studies.

Das ist alles enthalten

4 Videos

In this module, we will explore advanced machine learning algorithms, focusing on regularization techniques and model selection. Through detailed examples and case studies, you'll learn how to apply these advanced methods to improve model performance.

Das ist alles enthalten

10 Videos1 Lektüre2 Aufgaben

Dozent

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„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
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„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
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„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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