University of Colorado Boulder
Spezialisierung Data Analysis with Python

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University of Colorado Boulder

Spezialisierung Data Analysis with Python

Launch your career in Data Science & Data Analysis. By mastering the skills and techniques covered in these courses, students will be better equipped to handle the challenges of real-world data analysis.

Di Wu

Dozent: Di Wu

Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
4.8

(11 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 Monate
Pro Woche 10 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

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Was Sie lernen werden

  • Describe and define the fundamental concepts and techniques used in Data Analysis.  Identify the appropriate techniques to apply.

  • Compare and contrast different Data Analysis techniques, including Classification, Regression, Clustering, Dimension Reduction, and Association Rules

  • Design and implement effective Data Analysis workflows, including data preprocessing, feature selection, and model selection

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Data Clustering Algorithms
  • Kategorie: Dimensionality Reduction
  • Kategorie: K-Means Clustering
  • Kategorie: Principal Component Analysis (PCA)
  • Kategorie: Dbscan
  • Kategorie: Ensemble Learning
  • Kategorie: Linear Regression
  • Kategorie: Cross Validation
  • Kategorie: regression
  • Kategorie: Scikit-Learn
  • Kategorie: Bayesian Statistics
  • Kategorie: Logistic Regression
  • Kategorie: Support Vector Machine (SVM)
  • Kategorie: classification
  • Kategorie: Decision Tree
  • Kategorie: Unsupervised Learning
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Supervised Learning
  • Kategorie: Project Planning
  • Kategorie: Data Mining
  • Kategorie: Association Rule Learning
  • Kategorie: Outlier
  • Kategorie: Apriori
  • Kategorie: Frequent Patterns
  • Kategorie: FP Growth

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Spezialisierung - 5 Kursreihen

Classification Analysis

KURS 138 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Understand the concept and significance of classification as a supervised learning method.

  • Identify and describe different classifiers, apply each classifier to perform binary and multiclass classification tasks on diverse datasets.

  • Evaluate the performance of classifiers, select and fine-tune classifiers based on dataset characteristics and learning requirements.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Ensemble Learning
Kategorie: Linear Regression
Kategorie: Cross Validation
Kategorie: regression
Kategorie: Scikit-Learn

Regression Analysis

KURS 240 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Understand the principles and significance of regression analysis in supervised learning.

  • Implement cross-validation methods to assess model performance and optimize hyperparameters.

  • Comprehend ensemble methods (bagging, boosting, and stacking) and their role in enhancing regression model accuracy.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Project Planning
Kategorie: Data Mining

Clustering Analysis

KURS 337 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Understand the principles and significance of unsupervised learning, particularly clustering and dimension reduction.

  • Apply clustering techniques to diverse datasets for pattern discovery and data exploration.

  • Implement Principal Component Analysis (PCA) for dimension reduction and interpret the reduced feature space.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Clustering Algorithms
Kategorie: Dimensionality Reduction
Kategorie: K-Means Clustering
Kategorie: Principal Component Analysis (PCA)
Kategorie: Dbscan

Association Rules Analysis

KURS 422 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Understand the principles and significance of unsupervised learning methods, specifically association rules and outlier detection

  • Grasp the concepts and applications of frequent patterns and association rules in discovering interesting relationships between items.

  • Apply various outlier detection methods, including statistical and distance-based approaches, to identify anomalous data points.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Association Rule Learning
Kategorie: Outlier
Kategorie: Apriori
Kategorie: Frequent Patterns
Kategorie: FP Growth

Was Sie lernen werden

  • Define the scope and direction of a data analysis project, identifying appropriate techniques and methodologies for achieving project objectives.

  • Apply various classification and regression algorithms and implement cross-validation and ensemble techniques to enhance the performance of models.

  • Apply various clustering, dimension reduction association rule mining, and outlier detection algorithms for unsupervised learning models.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Bayesian Statistics
Kategorie: Logistic Regression
Kategorie: Support Vector Machine (SVM)
Kategorie: classification
Kategorie: Decision Tree

Dozent

Di Wu
University of Colorado Boulder
15 Kurse38.949 Lernende

von

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
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Larry W.
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„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
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