This course is the sixth of eight courses. This project provides an in-depth exploration of key Data Science concepts focusing on algorithm design. It enhances essential mathematics, statistics, and programming skills required for common data analysis tasks. You will engage in a variety of mathematical and programming exercises while completing a data clustering project using the K-means algorithm on a provided dataset.
Statistics and Clustering in Python
Statistics and Clustering in Python
Ce cours fait partie de Spécialisation Data Science Foundations
Instructeur : Robert Zimmer
Inclus avec 
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niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
17 heures pour terminer
3 semaines à 5 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
In this course you will engage in a variety of mathematical and programming exercises while completing a data clustering project.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Mean and Deviations
- Catégorie : One and two-dimensional data
- Catégorie : Pandas and K-means
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
octobre 2024
Évaluations
34 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 4 modules dans ce cours
This week, we will delve into the core concepts of mean, variance, and other basic statistics, laying the groundwork for a solid understanding of data analysis principles. Through hands-on exercises and demonstrations in Python and Jupyter notebooks, we'll explore practical techniques for calculating and interpreting statistical measures.
Inclus
10 vidéos7 lectures10 devoirs1 évaluation par les pairs1 laboratoire non noté
This week, we will explore mathematics for multidimensional data. You will also learn how to work with multidimensional data in Python.
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This week, we will explore data manipulation and visualisation with Python's Pandas library. We will dive deep into the versatile capabilities of Pandas, empowering you to efficiently manipulate, analyse, and interpret data.
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This week, we will embark on a journey through the fascinating world of unsupervised learning, where patterns emerge from data without explicit guidance. You will implement the K-means algorithm to solve a real-world problem.
Inclus
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Instructeur
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